车牌识别系统车牌识别算法车牌识别系统介绍

发布时间:2022-07-30

号识别

为了更好地识别车牌号,必须采取以下常见步骤:

1)准确定位牌照,在图片中定位牌照位置;

2)分割牌照字符,分割牌照中的字符;

3)识别牌照字符,识别分割字符,较终形成牌照号。

在车牌号识别的整个过程中,车牌颜色识别很可能在上述不同步骤中进行,通常与车牌号识别相互配合,相互验证。

准确定位牌照

在地形下,汽车图像的自然环境复杂,阳光不均匀。如何在自然背景下准确确定许可区域是识别整个过程的关键。一开始,大规模搜索和推荐小视频图像,并找到几个符合汽车许可证特征的区域作为准备ps选择区域,然后进一步分析和识别候选区域,较后选择较好的地方作为许可区域,并从图像中提取。

2牌照字符分割

在准确定位许可区域后,将许可区域划分为独立的字符,然后进行识别。垂直投影法通常用于字符分割。由于垂直方向上的字符投影必须在字符之间或字符之间的间隙附近获得一些非常小的值,因此该位置应实现字符写作、字符、规格、型号限制等标准。垂直投影法的应用对复杂地理环境下汽车图像中的字符分割具有良好的预期效果。

3牌照字符识别

该方法基于模板匹配算法和神经元网络算法算法。根据模板匹配算法,将分割字符二值化,将其规格、型号和规格调整为字符数据库中模板的规格,然后选择匹配所有模板作为结果。根据神经元网络算法,有两种算法:一种是首先对字符进行svm算法,然后训练中枢神经系统网络分配器;另一种方法是通过互联网自动将图像输入互联网技术svm算法直到识别结果。

在实际应用中,车牌号码识别系统的识别率也与车牌质量和摄影质量密切相关。车牌质量会被腐蚀、损坏、油漆脱落、字体效果褪色、车牌遮挡、车牌倾斜、高亮度回光、多车牌、假车牌等因素损坏;实际生产的整个过程也会受到地理环境饱和度、摄影模式、速度等因素的损坏。这些影响因素降低了车牌识别的识别率,这只是车牌识别系统的一个困难和。为了更好地提高识别率,除了不断改进识别算法外,还应找到解决各种阳光规范的方法,使收集到的图像较有利于识别。