为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:
1) 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,高清车牌识别系统生产厂家,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下,高清车牌识别系统厂家,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,后选定一个的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸---和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、---设备、照明设备、图像采集设备、识别---码的处理机(如计算机)等,其软件---包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。
车辆轨道在车牌识别系统用一个---点序列表示为strajectory={p1,…,pi,…,pn},其间pi代表第i条anpr记载,n是该车辆anpr记载的总数,按照时刻先后顺序排列。第i条anpr记载表示为pi=(ti,gi,li),其间ti是抓拍时刻,gi是抓拍卡口编号,li是抓拍后识别出的---码。
将轨道作为一个全体很难提取车辆的行为特征,咱们将整个轨道trajectory分割成多个子轨道{s1,…,si,…,sm},每个子轨道代表一个短期行程trip,切分完之后一共m个行程。轨道区分独立行程的标准是时刻距离,河北车牌识别系统,假如2个接连的anpr记载的时刻距离超过一个阈值tt,高清车牌识别系统价格,则将这2个记载区分到2个子轨道中。第i个行程用一个---点序列表示为si=,其间pa是行程的起点记载,pa+k是行程的终点记载,数量k就是行程中记载的数量。如图1所示,该车辆的轨道被区分为6个行程。
车牌识别系统在检测到车辆的运动后会抓拍大量的图片,而根据实际经历,在交通拥挤条件下一个车辆有或许被抓拍2次或屡次,因而需求将行程si中的相同卡口的接连记载丢掉掉。例如图1中,第6个行程s6序列内有2个卡口b的接连记载,只有1个记载被保存,其他记载被丢掉。需求注意的是相同的卡口能够不接连地呈现屡次,例如公交车之类的车辆行进在往返线路中,行程中会屡次呈现相同的卡口。
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