亚博网APP:车牌识别系统方案的识别原理

日期:2021-01-17 00:55:01 | 人气: 11137

亚博网APP:车牌识别系统方案的识别原理 本文摘要:车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码和颜色自动识别的模式识别技术。

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码和颜色自动识别的模式识别技术。一般其硬件基础还包括启动设备(监控车辆是否转入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理器(如计算机)等。其软件核心还包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。

有些车牌识别系统还具有通过视频图像辨别是否有车的功能,这种功能称为视频车辆检测。一个原始的车牌识别系统不应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等。

当车辆检测部分检测到车辆到达时,图像收集单元开始收集当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位车牌的方位,然后分离车牌中的字符进行识别,形成车牌号码输入。车辆检测车辆检测可以采用挖掘线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等方式。使用视频检测可以防止路面损坏,无需可选的外部检测设备,启动时无需校正方向,节省资金,更适合移动和便携式应用。

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在开发视频车辆检测时,系统必须没有高的处理速度,使用优秀的算法来构建图像采集和处理而不丢帧。如果处理速度快,会造成丢帧,使系统无法检测到行驶速度慢的车辆,同时也无法保证识别处理会在不利于识别的位置开始,从而影响系统的识别率。

因此,将视频车辆检测与自动车牌识别相结合在技术上并不困难。号码识别为了进行车牌识别,必须采取以下基本步骤:车牌定位,定位图片中的车牌方位;分割车牌字符,分割车牌中的字符;车牌字符识别:对拆分后的字符进行扩展识别,最终形成车牌号码。在车牌识别过程中,车牌颜色识别基于不同的算法,这些算法可以通过上述不同的步骤来构造。

一般来说与车牌识别配合检查。1)车牌定位在自然环境中,汽车图像背景简单,光照分布不均匀。如何在自然背景下准确确认车牌区域是整个识别过程的关键。

首先,对采集的视频图像进行大范围搜索,找到几个符合汽车牌照特征的区域作为候选区域。然后,进一步分析和评估这些候选区域。最后将最佳区域指定为车牌区域,从图像中分离出来。

2)车牌字符分割完成车牌区域定位后,将车牌区域分割成单个字符,然后展开识别。字符拆分一般采用横向投影法。因为字符在横向的投影必须在字符不定字符的间隙处接近局部最小值,而且这个方向不应该满足车牌的字符书写格式、字符、尺寸余量等一些条件。

在简单环境下,水平投影法对汽车图像中的字符分割有很好的效果。3)车牌字符识别方法主要有基于模板的算法和基于人工神经网络的算法。首先,基于模板赋值的算法将拆分后的字符二值化,并将其大小映射到字符数据库中模板的大小,然后用所有模板扩展赋值,并自由选择最佳赋值作为结果。

基于人工神经网络的算法有两种:一种是重新提取字符的特征,然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是需要将图像输出到网络,网络自动构造特征并提取它们来识别r 这些因素在一定程度上降低了车牌识别的识别率,这是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率,除了大大完善识别算法外,还要想办法解决各种光照条件,让采集到的图像最有利于识别。


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