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关 键 词：智能车牌识别特价批发
行 业：建材 门 卷帘门
发布时间：2021-02-01
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车牌识别系统的关键技术及算法
定位
定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的区域，其输入是原始的汽车图像，输出是图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出的难度较大。目前，根据的特征，常见的定位方法有基于颜色特征信息的定位法、基于区域频谱特征的定位法、基于分类器的定位法、基于边缘特征的定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，定位算法的分类并不是的，区别算法类别的标准并不十分明确。定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了图像在水平、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算得到的候选区域，后利用特征去除伪。
字符分割
① 字符分割算法的研究
字符分割就是对已经定位出的区域内的字符进行分割，从而获取上的字符，是字符识别的前提和准备。字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于污染、背景复杂、光照不均匀、发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。
区域定位完成之后，由于提取出来的区域内的图像可能存在倾斜现象，因此，在字符分割之前，需要判断图像是否倾斜。在倾斜的情况下，需要准确的求得的倾斜角度，然后把发生倾斜的校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在的倾斜校正完成之后，需要去除的上下、左右边界，然后才能把上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的字符图像，为后续的字符识别做好准备，即的字符分割。
在的字符分割中，有许多因素会对的字符分割造成影响，例如图像的噪声、的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出，为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
号码识别
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
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。
1)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，后选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2)牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3)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，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，使采集到的图像利于识别。
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理
图像经过边缘检测之后，上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的范围，二值化处理后图像的像素值为0或者255。
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