实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
车牌识别系统识别准确率不高的原因有哪些?
1:车牌识别---机安装位置出现问题
通常建议车辆调整车辆前部再进入识别区域,以便可以抓取到高清的车牌照。相机的水平角度应保持在15度和20度之间。具体细节需根据现场环境调整车牌拍摄机的角度。
2:车辆的速度
我们平常所看到的视频,其实都是由多张图片组合而成的,高速公路车牌识别一体机多少钱,这也是众所周知的事了。而车牌识别的相机则会从连续播放的图片里,选出其中的一张作为输出画面,再在其中选取不同的帧数作为识别图片。从而达到视频识别的效果;所以这样就会出现一种情况,当车速过快的时候,容易掉帧,识别不出来,所以可以看到大部分厂家的处理方法就是,加一个减速带。
3:地感线圈埋设的位置,距离
地感线圈与道闸的距离不要太近了,容易砸到车辆,第二会影响车牌识别率,日照车牌识别一体机多少钱,后距离保持在2-3米。
4:车牌识别算法
想提高车牌的识别率,车牌识别系统的算法就必须准确---。现在的车牌识别---机都会有自己的算法,但车牌识别---机在不同的环境条件下会受到影响,所以环境对车牌识别有很大的影响。
5:天气环境影响
当车牌识别---头在室外使用时,太多的光线会导致车牌反射,识别率会降低,并且夜间缺乏照明需要辅助照明。其次遇到大雨,大雪等天气,车牌识别率会比平时略有下降。
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,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,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,电子车牌识别一体机多少钱,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,小区车牌识别一体机多少钱,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。
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