建立车牌识别系统的识别过程的原理是什么?

作者:停车场收费系统数   来源:未知   时间:2020-05-27 10:53

建设车牌识别系统的车牌识别过程可以分为三个步骤:

(1)车牌位置

如何在自然场景中准确地确定车牌区域是整个识别过程的关键。首先,我们需要以有限的相关方式搜索采集到的视频图像,找到最符合车牌特征的区域作为候选区域。然后我们将进一步分析和判断这些候选区域。最后,我们将选择一个优秀的区域作为车牌区域,并将其从图像中分割出来。

车牌识别系统

(2)车牌字符识别

在定位车牌区域之后,建筑物车牌识别系统将车牌区域分成单个字符,然后识别它们。相同的垂直投影方法用于字符分割。因为字符在垂直方向上的投影必须在字符之间或字符内部的间隙处获得局部最小值的邻域,并且该位置应该满足字符书写风格、字符、尺寸限制以及车牌的一些其他先决条件。垂直投影法用于在复杂条件下识别汽车图像中的字符,取得了较好的效果。

(3)车牌字符识别

目前,字符识别方法主要包括基于模板的匹配算法和基于人工神经网络的采集算法。基于模板匹配算法,构建车牌识别系统,首先对分离出的字符进行二值化,并根据字符数据库中模板的大小对其进行缩放,然后与所有模板进行匹配,最后选择最佳匹配作为局。基于人工神经元采集的算法有两种:一种是观察识别特征并提取特征,然后用获得的特征来训练神经采集调度器;另一种方法是将待处理的图像直接输入到集合中,集合主动实现特征提取,直到识别出局为止。

在实际应用中,建筑车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种身份的影响,如铁锈、污渍、油漆剥落、褪色的字体、堵塞的车牌、倾斜的车牌、高亮度和高反射、多个车牌、假车牌等。实际拍摄过程也会受到场景亮度、拍摄亮度、车速等的影响。这些差异影响了身份识别的水平,降低了车牌识别的识别率,也是车牌识别系统的难点和难点。为了提高识别率,除了无休止的完善识别算法外,我们还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像有利于识别。

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