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常见问题

车牌识别系统原是这般工作模式
发布时间:2020-02-19 00:47:30

在说起车牌识别系统的时候,很多朋友都对该设备充满了好奇,因为仅仅凭借一款设备,就能够将车辆管理的井井有条,也不由会有这么多的朋友对车牌识别系统充满了兴趣,知道大家对于车牌识别系统是如何进行工作感到很好奇了,那么下面我们就来为大家讲述一下该系统究竟是如何进行的工作。

 

自然环境下,汽车图像背景复杂、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

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一、牌照定位

自然环境下,汽车图像背景复杂、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。车牌识别系统首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符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,然后选定一个较佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。

 

完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后车牌识别系统进行识别,字符分割一般采用垂直投影法


二、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,然后车牌识别系统进行识别,字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近,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,车牌识别系统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。

 

车牌识别系统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


三、牌照字符识别方法

车牌识别系统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,选择较佳匹配作为结果。车牌识别系统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。【具体可参考《车牌识别系统管理车辆具有以下优势》的相关内容】

 

上面是关于车牌识别系统如何进行工作的一个总结,相信大家看完之后应该对您有所帮助,如果想了解更多与该识别系统有关的相关资讯请打电话联系我们,或者直接进入我们的官方网站,期待我们的合作。

 

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