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为了识别车牌,需要以下基本步骤:
(1)牌照定位,在图片中定位牌照位置;
(2)分割牌照中的字符,分割牌照中的字符;
(3)识别牌照字符,车牌识别系统价格,识别分割的字符,形成牌照号。
在车牌识别过程中,车牌颜色的识别可以根据不同的算法实现,车牌识别系统厂家,通常与车牌识别相互配合和验证。
湖北东方建星科技有限公司经营范围:计算机信息系统集成;网络工程、智能停车场管理系统、电动伸缩门、自动感应门、车库门、防火卷帘门、工业门窗及门类产品、围栏、旗杆、道闸、通道闸等。汽车的牌照号码是车辆的“身份”标识,牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证,这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。
湖北东方建星科技有限公司经营范围:计算机信息系统集成;网络工程、智能停车场管理系统、电动伸缩门、自动感应门、车库门、防火卷帘门、工业门窗及门类产品、围栏、旗杆、道闸、通道闸等。
车牌识别系统之牌照字符识别方法:
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,车牌识别分体机,然后与所有的模板进行匹配,选择好的匹配作为结果。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,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,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,新洲车牌识别系统,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采l集到的图像有利于识别。