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发布时间:2022-02-17 02:45:00 作者:正大电动门业
智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下:
1)当行驶的车辆经过系统时,会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态,摄像头上的传感器一旦被触发,相机便会拍下车辆图像;
2)被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作;
3)由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测,在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割;
4)对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符,经化后输入字符辨认系统进行对比分析。
车牌识别技术和定位系统的研究,在我国已经有十余年的发展,该系统目前应用仍处于起步阶段,该系统采用成熟的大规模投资还没有出现,车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具,技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查,则监视区域比较复杂,现有识别方法无法直接应用;而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等,现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。有些需要供应商改进系统以改进,有些可以通过增强管理来改进,有些可能涉及修改车辆管理方法。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理,园区车辆管理,停车场管理,交jing督察和重大意义等方面,并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。
车牌的组成在我国都是一样的,由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。本文采用识别方法是神经网络,通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。因为算法简单所以算法的速度较快,只要在前期的预处理中降噪做得比较好,这种算法的识别率也相对较高,是一种简单、快速、有效的字符识别技术,商用价值较高。字符识别的方法有很多,本文采用识别方法是神经网络,通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的,特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。
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。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。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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