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识别流程 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码 车牌识别流程示意图 车牌识别流程示意图 牌照颜色自动识别的模式识别技术其硬件基础一般包括触发设备监测车辆是否进入视野摄像设备照明设备图像采集设备识别车牌号码的处理机如计算机等其软件核心包括车牌定位算法车牌字符分割算法和光学字符识别算法?#21462;?#26576;些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测图像采集车牌识别等几部分(如图1所示)当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元采集当前的视频图像车牌识别单元对图像进行处理定位出牌照位置再将牌照中的字符分割出来进行识别然后组成牌照号码输出 车辆检测 车辆检测可以采用埋地线圈检测红外检测雷达检测技术视?#23548;?#27979;等多种方式采用视?#23548;?#27979;可以避免破坏路面不必附加外部检测设备不需矫正触发位置节省开支而且更适合移动式便携式应用的要求 系统进行视频车辆检测需要具备很高的处理速度并采用?#21028;?#30340;算法在基本不丢帧的情况下实现图像采集处理若处理速度慢则导致丢帧使系统无法检测到行驶速度较快的车辆同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理影响系统识别?#30465;?#22240;此将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术?#35759;取? 号码识别 为了进行车牌识别需要以下几个基本的步骤 1) 牌照定位定位图片中的牌照位置 2) 牌照字符分割把牌照中的字符分割出来 3) 牌照字符识别把分割好的字符进行识别最终组成牌照号码 车牌识别过程中牌照颜色的识别依据算法不同可能在上述不同步骤实现通常与车牌识别互相配合互相验证 1) 牌照定位 自然环境下汽车图像背?#26696;?#26434;光照不均匀如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索?#19994;?#31526;合汽车牌照特征的若干区域作为候选区然后对这些侯选区域做进一步分析评判最后选定一个最佳的区域作为牌照区域并将其从图像中分离出来 2) 牌照字符分割 完成牌照区域的定位后再将牌照区域分割成单个字符然后进行识别字符分割一般采用垂直投影法由于字符在垂直方向?#31995;?#25237;影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近并且这个位置应满足牌照的字符书写格式字符尺寸限制和一些其他条件利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果 3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小然后与所有的模板进行匹配选择最佳匹配作为结果基于人工神经网络的算法有两种一种是先对字符进行特征提取然后用所获得特征来训练神经网络分配器另一种方法是直?#24433;?#22270;像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别出结果 ?#23548;?#24212;用中车牌识别系?#36710;?#35782;别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关牌照质量会受到各种因素的影响如生锈污损?#25512;?#21093;落字体褪色牌照被遮挡牌照倾斜高?#32451;?#20809;多牌照假牌照等等?#23548;?#25293;摄过程?#19981;?#21463;?#20132;?#22659;亮?#21462;?#25293;摄方式车辆速度等等因素的影响这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率也正是车牌识别系?#36710;?#22256;难和挑战所在为了提高识别率除了不?#31995;?#23436;善识别算法还应该想办法克服各种光照条件使采集到的图像最利于识别
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