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- 2023-04-18 10:40:56
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。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1佳匹配作为结果。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,停车场车牌识别,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,车牌识别系统道闸,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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。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,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1佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位车牌定位是车牌识别的关键步骤,车牌识别系统价格,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置,基于改进IsotropicSobel边缘检测算子的车牌定位算法,阜阳车牌识别,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进IsotropicSobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态学1运算得到车牌的候选区域,后利用车牌特征去除伪车牌。