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關(guān)鍵詞 | 費(fèi)縣銷售車牌識(shí)別,車牌識(shí)別現(xiàn)貨供應(yīng),費(fèi)縣車牌識(shí)別,定制車牌識(shí)別 |
所在地 | 山東省濟(jì)寧市任城區(qū)豪德商貿(mào)城F區(qū)6街3棟102號(hào)房 |
2年
為了進(jìn)行牌照識(shí)別,需要以下幾個(gè)基本的步驟:
· 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
· 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來;
· 牌照字符識(shí)別,把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別,終組成牌照號(hào)碼。
牌照識(shí)別過程中,牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn),通常與牌照識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
實(shí)際應(yīng)用中,牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了牌照識(shí)別的識(shí)別率,也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率,除了不斷的完善識(shí)別算法,還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識(shí)別。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識(shí)別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照?qǐng)D像。因紅外光是不可見光,它不會(huì)對(duì)駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時(shí)候,還是在一天中暗的時(shí)候。的例外是在白天,有時(shí)會(huì)看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié),這是因?yàn)榍缋侍鞖鈺r(shí)太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照?qǐng)D像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。
識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果,那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi),越快越好。
所屬分類:智能交通/車牌識(shí)別儀
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