车牌识别系统软件原理是怎么样的
日期:2020-10-01 20:35:00 / 人气:5322
车牌识别系统在现在的社会中应用已经不是很陌生了,无论是停车场、小区、学校、园区等各种场合都在使用,而车牌识别机也受到了管理者以及车主的一致欢迎。你想要了解车牌识别机的软件原理吗?想要更好地感受一下车牌识别系统吗?今天就和汇通科技小编来看看吧!
图像采集:通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。
车牌定位:车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。车牌定位算法的好坏,由车牌检出率来评估,目前市面上优秀的车牌识别系统,检出率能达到99%以上。其核心是利用车牌区域的纹理特性,进行车牌定位,常用的车牌检测算法包括:利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊,如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。
字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进- -步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类器就可以对字符进行识别,常用的分类算法有神经网络,SVM等。
图像采集:通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。
车牌定位:车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。车牌定位算法的好坏,由车牌检出率来评估,目前市面上优秀的车牌识别系统,检出率能达到99%以上。其核心是利用车牌区域的纹理特性,进行车牌定位,常用的车牌检测算法包括:利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊,如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。
字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进- -步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类器就可以对字符进行识别,常用的分类算法有神经网络,SVM等。
车牌识别系统的软件原理讲解完成,希望对想要了解的朋友们有所帮助。如果还有哪些问题,欢迎拨打汇通科技热线400-070-6900咨询。
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作者:汇通科技
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