日期:2020-11-24 編輯:馳安科技 閱讀量: 1589
車牌識別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來,通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術(shù),識別車輛牌號、顏色等信息,目前最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識別率可達到99.7%,漢字的識別率可達到99%。那么車牌識別的步驟是如何的?今天馳安科技車牌識別廠家的小編就和大講解一下車牌識別的步驟,為了進行車牌識別,需要以下幾個基本的步驟:
1、 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來;
3、牌照字符識別,把分割好的字符進行識別,組成牌照號碼。
車牌自動識別過程中,牌照顏色的識別依據(jù)算法不同,可能在上述不同步驟實現(xiàn),通常與車牌自動識別互相配合、互相驗證。
一、牌照定位
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關(guān)搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,選定一個好的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。
二、牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個字符,然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 牌照字符識別方法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇好的匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡,由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應用中,車牌自動識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌自動識別的識別率,也正是車牌自動識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。
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