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车牌识别系统识别原理

  • 作者:红捷科技
  • 发布时间: 2020-07-30 15:59:47
  • 点击:14778

  红捷科技车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算,其运行流程如下:


  图像采集;


  通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。


  车牌定位:


  车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。车牌定位算法的好坏,由车牌检出率来评估,目前市面上的车牌识别系统,检出率能达到99%以上。其核心是利用车牌区域的纹理特性,进行车牌定位,常用的车牌检测算法包括:利用梯度信


  息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊,如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。


  字符分割:


  在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进- -步定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。


  字符识别:


  对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类器就可以对字符进行识别,常用的分类算法有神经网络,SVM等。


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