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车牌识别系统是如何对车牌进行识别

发布时间: 2018-03-10 11:49   279 次浏览
今天,车牌识别系统领航者-深圳锐方达科技跟大家分享一下车牌识别系统是如何对车牌进行识别这方面的知识:
  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?#22336;?#20998;割,把牌照中的?#22336;?#20998;割出来;
  3) 牌照?#22336;?#35782;别,把分割好的?#22336;?#36827;行识别.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?#33539;?#29260;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、评判选定一个区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
  2) 牌照?#22336;?#20998;割
  完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个?#22336;?#28982;后进行识别。?#22336;?#20998;割一般采用垂直投影法。由于?#22336;?#22312;垂直方向?#31995;?#25237;影必然在?#22336;?#38388;或?#22336;?#20869;的间隙处取得局部附近,并且这个位置应满足牌照的?#22336;?#20070;写格式、?#22336;?#23610;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?#22336;?#20998;割有较好的效果。
  3) 牌照?#22336;?#35782;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?#22336;?#20108;值化并将其尺寸大小缩放为?#22336;?#25968;据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择******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?#22336;?#36827;行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
  实际应用中,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、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高?#32451;?#20809;、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程?#19981;?#21463;到环境亮?#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;睦?#38590;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,使采集到的图像于识别。
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