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          車牌識別是怎么工作的

          作者:原創   發布時間: 2021/4/30 15:52:42

            1.車輛檢測

            車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支,而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

            2.車牌號碼、顏色識別

            為了進行車牌識別,需要以下幾個基本的步驟:

            • 車牌定位,定位圖片中的車牌位置;

            • 車牌字符分割,把車牌中的字符分割出來;

            • 車牌字符識別,把分割好的字符進行識別,最終組成車牌號碼。

            車牌識別過程中,車牌顏色的識別依據算法不同,可能在上述不同步驟實現,通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

            (1)車牌定位

            自然環境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定車牌區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車車牌特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區域作為車牌區域,并將其從圖象中分割出來。

            (2)車牌字符分割

            完成車牌區域的定位后,再將車牌區域分割成單個字符,然后進行識別。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的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個位置應滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

            (3)車牌字符識別

            字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,最后選最佳匹配作為結果?;谌斯ど窠浽W絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

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