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更新時間:2022-03-12 12:58:38瀏覽次數:460次
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摘要緯達車牌識別軟件可廣泛應用于智能交通、公路卡口、停車場管理、電子等領域
緯達車牌識別軟件可廣泛應用于智能交通、公路卡口、停車場管理、電子等領域。
車牌識別是基于計算機視覺和模式識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理,從而確定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別出文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、車牌定位、字符分割、字符識別等一系列算法運算,其運行流程如下:
圖像采集:
通過模擬攝像機或高清攝像機對過往車輛進行實時、不間斷記錄、采集。
車牌定位:
車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果,是影響整個車牌識別率的重要因素。
車牌定位算法的好壞,由車牌檢出率來評估,市面上優秀的車牌識別系統,檢出率能達到99%以上。
其核心是利用車牌區域的紋理特性,進行車牌定位,常用的車牌檢測算法包括:利用梯度信息投影統計;利用小波變換作分割;車牌區域掃描連線算法;利用區域特性訓練分類器的方法等。這些算法各有利弊,如何從復雜場景中提取出穩定可靠的車牌區域是一個難點。
字符分割:
在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理,進一步精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征提出動態模板法進行字符分割,并將字符大小進行歸一化處理。
字符識別:
對分割后的字符進行縮放、特征提取,獲得特定字符的表達形式,然后通過分類器就可以對字符進行識別,常用的分類算法有神經網絡,SVM等。
結果輸出:
將車牌識別的結果以文本格式輸出。
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