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車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是如何進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別的

日期: 2020-05-14 瀏覽人數(shù): 121 來(lái)源: 編輯:

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  車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛號(hào)碼的識(shí)別應(yīng)用非常廣泛,通過(guò)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻中車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè),需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法,在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。那么車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是如何進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別的呢?

  為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別,需要以下幾個(gè)基本的步驟:

  1)牌照定位,定位圖片中的牌照位置;

  2)牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來(lái);

  3)牌照字符識(shí)別,把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別,組成牌照號(hào)碼。

  車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中,牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn),通常與車(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

  1)牌照定位

  自然環(huán)境下,汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻,如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車(chē)牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判,選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來(lái)。

  2)牌照字符分割

  完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書(shū)寫(xiě)格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。

  3)牌照字符識(shí)別方法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。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,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:一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

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