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煙臺停車場系統(tǒng)車牌識別技術(shù)實現(xiàn)原理解讀

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煙臺停車場系統(tǒng)車牌識別技術(shù)實現(xiàn)原理解讀

發(fā)布日期:2020-01-16 作者: 點擊:

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今天小編為大家介紹煙臺停車場系統(tǒng)的車牌識別技術(shù)所基于的圖像分割技術(shù)和圖像識別理論。技術(shù)原理:首先分析并處理包含車輛牌照的圖像,以確定車輛牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別文本字符。車牌識別過程主要包括車牌圖像采集、數(shù)據(jù)預處理、車牌定位分析、車牌字符分割、車牌字符識別、結(jié)果輸出和其他一系列算法操作,下面具體講解一下:


車牌圖形采集:

通過車載或車輛違規(guī)通過高清攝像頭實時捕獲卡片捕獲、不間斷錄制、采集。


數(shù)據(jù)預處理:

圖像質(zhì)量是影響車輛識別率的關(guān)鍵因素。因此,需要對由HD攝像機捕獲單元捕獲的原始圖像執(zhí)行噪聲濾波。、自動白平衡、自動曝光和伽瑪校正、邊緣增強、對比度調(diào)整和其他處理。


車牌位置:

車牌定位的準確性直接決定了后續(xù)的字符分割和識別效果,這是影響整個車牌識別率的重要因素。核心是紋理特征分析和定位算法。在圖像預處理之后在灰度圖像上掃描圖像,并且通過行掃描確定包含列方向上的牌照片段的候選區(qū)域,并確定該區(qū)域的起始行坐標和高度。然后執(zhí)行該區(qū)域的列掃描以確定其列坐標和寬度,從而確定牌照區(qū)域。通過這種算法,可以實現(xiàn)圖像中所有牌照的定位。


車牌識別字符分割:

車牌區(qū)域位于圖像后,進一步處理灰度、灰度拉伸、二值化、邊緣處理,進一步準確定位字符區(qū)域,然后根據(jù)字符大小特征使用動態(tài)模板方法進行字符分割。 ,角色被分割。大小標準化。


車牌識別字符識別:

縮放分割的字符、特征提取,獲得特定字符的表達,然后通過分類判別函數(shù)和分類規(guī)則匹配字符數(shù)據(jù)庫模板中的標準字符表達,并且可以識別輸入字符圖像。


車牌識別結(jié)果輸出:車牌識別結(jié)果以文本格式輸出。


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