车牌识别pȝ是如何对车牌q行识别
车牌识别pȝ是如何对车牌q行识别
车牌识别pȝ领航者-深圳道尔智控U技跟大家分享一下R牌识别系l是如何对R牌进行识别这斚w的知识:(x)
Z(jin)q行车牌识别Q需要以下几个基本的步骤Q?/span>
Q)(j) 牌照定位Q定位图片中的牌照位|;
Q)(j) 牌照字符分割Q把牌照中的字符分割出来Q?/span>
Q)(j) 牌照字符识别Q把分割好的字符q行识别Q最l组成牌照号码?/span>
车牌识别q程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上qC同步骤实玎ͼ通常与R牌识别互盔R合、互盔R证?/span>
Q?牌照定位 自然环境下,汽R囑փ背景复杂、光照不均匀Q如何在自然背景中准地定牌照区域是整个识别过E的关键
首先寚w集到的视频图像进行大范围相关搜烦(ch)Q找到符合汽车牌照特征的若干区域作ؓ(f)候选区Q然后对q些侯选区域做q一步分?/span>评判Q最后选定一个最佳的区域作ؓ(f)牌照区域Qƈ其从图像中分离出来?/span>
Q?牌照字符分割 完成牌照区域的定位后Q再牌照区域分割成单个字符Q然后进行识别。字W分割一般采用垂直投影法?/span>
于字W在垂直方向上的投媄(jing)必然在字W间或字W内的间隙处取得局部最值的附近Qƈ且这个位|应满牌照的字W书写格式?/span>W、尺寔R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字W分割有较好的效果?/span>
Q?牌照字符识别Ҏ(gu)主要有基于模板匹配算法和Z人工经|络法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化q将寸大羃放ؓ(f)字符数据库中模板的大,然后与所有的模板q行匚wQ选择最?jng)_配作为结果。基于h工神l网l的法有两U:(x)U是先对字符q行特征提取Q然后用所获得特征来训l神l网l分配器Q另一U方法是直接把图像输入网l,ql自动实现特?/span>取直臌别出l果?/span>
实际应用中,车牌识别pȝ的识别率q与牌照质量和拍摄质量密切相兟뀂牌照质量会(x)受到各种因素的媄(jing)响,如生锈、污损、a(b)?/span>落、字体褪艌Ӏ牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照{等Q实际拍摄过E也?x)受到环境亮度、拍摄方式、R辆速度{因素的影响。这些媄(jing)响因素不同程度上降低?jin)R牌识别的识别率,也正是R牌识别系l的困难和挑战所在。ؓ(f)?jin)提高识别率Q除不断地完善识别算法还应该惛_法克服各U光照条Ӟ佉K集到的图像最利于识别?/span>
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