淺析車牌識別系統方案中應用的原理

一個完整的車牌識別系統方案中應該包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等,當檢測到車輛到達時,觸發圖像獲取單元來收集當前視頻圖像,對圖像進行處理,定位車牌的位置,然后分割車牌中的字符進行識別,然后組成車牌號碼的輸出。


在自然環境中,車輛圖像背景復雜,光照不均,如何在自然背景下準確確定車牌區域是整個識別過程的關鍵,對采集到的視頻圖像進行大范圍搜索,找到幾個符合車牌特征的區域作為候選區域,進一步分析和評估這些候選區域,選擇一個區域作為車牌區域,并將其從圖像中分離出來。
車牌區域定位完成后,車牌區域被分成單個字符,然后被識別,字符分割通常采用垂直投影法,字符在垂直方向上的投影接近字符之間或字符內部間隙的局部,并且該位置應該滿足字符書寫格式、字符、尺寸限制和牌照的一些其他條件。
字符識別主要有基于模板的匹配算法和基于人工神經網絡的算法,基于模板匹配算法,對分割后的字符進行二值化,并將大小縮放到字符數據庫中模板的大小,然后與所有模板匹配選擇結果。

基于人工神經網絡的算法有兩種,一種是先提取識別字符的特征,然后用獲得的特征訓練神經網絡分配器,另一種是將待處理的圖像直接輸入網絡,網絡可以自動提取特征,直到獲得識別結果。

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