車牌識(shí)別系統(tǒng)是怎樣對(duì)車輛的牌照進(jìn)行識(shí)別的呢?(續(xù)?。?/h1>
發(fā)布時(shí)間:2021-01-13瀏覽次數(shù):71
那么車牌識(shí)別就是如何識(shí)別車輛的車牌識(shí)別系統(tǒng)繼續(xù)向您介紹:
其次,車牌字符識(shí)別是識(shí)別分段字符并終形成車牌號(hào); 它主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 根據(jù)模板匹配算法,對(duì)分割后的字符進(jìn)行二值化,然后將其大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后對(duì)所有模板進(jìn)行匹配,并選擇匹配作為結(jié)果。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是提取字符特征,然后使用獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器。 另一種是直接將圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行特征提取,直到識(shí)別出結(jié)果為止。
,在車牌識(shí)別過程中,車牌顏色識(shí)別基于不同的算法,可以在上述不同步驟中實(shí)現(xiàn),并且通常與車牌識(shí)別配合使用以相互驗(yàn)證。 在實(shí)際應(yīng)用中,車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。 車牌的質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響,例如生銹,污垢,油漆剝落,字體褪色,車牌被遮擋,車牌傾斜,強(qiáng)光反射,多個(gè)車牌,假車牌等; 實(shí)際的拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度,拍攝方法和車速等因素的影響。 這些因素在不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率,這是車牌識(shí)別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。 為了提高識(shí)別率,除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外,我們還必須找到克服各種光照條件的方法,以使收集的圖像有利于識(shí)別。
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其次,車牌字符識(shí)別是識(shí)別分段字符并終形成車牌號(hào); 它主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 根據(jù)模板匹配算法,對(duì)分割后的字符進(jìn)行二值化,然后將其大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后對(duì)所有模板進(jìn)行匹配,并選擇匹配作為結(jié)果。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是提取字符特征,然后使用獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器。 另一種是直接將圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)執(zhí)行特征提取,直到識(shí)別出結(jié)果為止。
,在車牌識(shí)別過程中,車牌顏色識(shí)別基于不同的算法,可以在上述不同步驟中實(shí)現(xiàn),并且通常與車牌識(shí)別配合使用以相互驗(yàn)證。 在實(shí)際應(yīng)用中,車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。 車牌的質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響,例如生銹,污垢,油漆剝落,字體褪色,車牌被遮擋,車牌傾斜,強(qiáng)光反射,多個(gè)車牌,假車牌等; 實(shí)際的拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度,拍攝方法和車速等因素的影響。 這些因素在不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率,這是車牌識(shí)別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。 為了提高識(shí)別率,除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外,我們還必須找到克服各種光照條件的方法,以使收集的圖像有利于識(shí)別。