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车牌识别系统知道多少钱?
发布时间:2018/10/15 10:14:41 发布人:原创

  为了进行车牌识别,需要以下基本步骤:

  1)放置牌照并找到图片中的牌照位置;

  2)分开车牌字符并划分车牌中的字符;

  3)车牌字符识别,识别划分的字符,最后形成车牌号码。

  车牌识别

  在车牌识别过程中,根据不同的算法识别车牌颜色,这可以在上述不同的步骤中实现,通常结合车牌识别、相互验证。

  1)车牌定位

  在自然环境中,汽车图像背景复杂、照度不均匀,如何在自然背景下准确判断车牌面积是整个识别过程的关键。首先,对捕获的视频图像进行大规模相关搜索,找到满足车牌特征的几个区域作为候选区域,然后进一步分析候选区域以评估、,最后得到最佳区域。被选为牌照区域,并将其与图像分开。

  2)车牌字符分割

  在完成牌照区域的定位之后,将牌照区域划分为单独的字符然后识别。字符分割通常使用垂直投影。由于字符在垂直方向上的投影必须占据字符之间的局部最小值或字符内的间隙,并且该位置应满足牌照的字符写入格式、字符、大小限制和一些其他条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像中的字符分割有很好的效果。

  3)车牌字符识别方法

  主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法,首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小,然后与所有模板匹配,以选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取字符,然后用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络,网络自动实现特征提取,直到识别结果为止。在实际应用中,车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响,如生锈、污垢、油漆剥落、字体褪色、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等;实际拍摄过程中还会受到环境亮度、拍摄模式、车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率,这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率,除了不断改进识别算法外,我们还应该找到克服各种光照条件的方法,使收集的图像最有利于识别。