自然環(huán)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牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統(tǒng)之一,該技術(shù)能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別,目前的技術(shù)水平車牌識別率可達到99.7%,車牌識別技術(shù)可以的識別出車輛車牌號,與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比,無論是臨時車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛,車牌識別系統(tǒng)都可以對其進行圖像信息的捕獲,并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲。
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