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发布时间:2021-12-21 09:42:00 作者:正大电动门业
随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色,汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。在日常生活中,车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍,技术相对成熟,人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。
在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中,数字图像处理技术起到了重要作用。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样,在预处理图中比较集中,且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别,因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。
车牌字符分割主要后面的字符识别做准备,它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开,以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有:基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。
车牌的字符识别
车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有:基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。
然后,就是车牌识别的后台管理,车牌识别系统的后台管理体系,决定了这个车牌识别系统是否好用。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。必须清楚地认识到重要的一点是因为车牌照污损、模糊、遮挡,或者天气也许很糟(下雪﹑冰雹﹑大雾等等)在这些恶劣的条件下,车牌识别一体机经过算法优化,每一种条件都有一个专门对应的识别库,用来保证我们的识别率不断的完善升级。
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