隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

車牌識(shí)別圖像采集:

通過模擬攝像機(jī)或高清攝像機(jī)對(duì)過往車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

車牌定位:

車牌定位的準(zhǔn)確與否直接決定后面的字符分割和識(shí)別效果，是影響整個(gè)車牌識(shí)別率的重要因素。

車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評(píng)估，市面上的車牌識(shí)別系統(tǒng)，檢出率能達(dá)到99%以上。

其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進(jìn)行車牌定位，常用的車牌檢測(cè)算法包括:利用梯度信息投影統(tǒng)計(jì);利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓(xùn)練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復(fù)雜場(chǎng)景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個(gè)難點(diǎn)。

車牌識(shí)別軟件采用了的計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理算法，車牌定位識(shí)別迅速準(zhǔn)確。 結(jié)合模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，從而能應(yīng)付不同的環(huán)境、情況和光照條件。簡(jiǎn)單的用戶程序接口使得用戶很方便地將它嵌入用戶應(yīng)用程序。

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