阜阳智能车牌识别-合肥进军|全天候运行(图)
车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个*的模块。①车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置佳时刻,记录该车辆的特写图片,智能车牌识别,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。②车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
*车牌识别未来趋势。在大数据时代,车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用,成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化,复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注,场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展,数据管理不断向智能化、个性化、化发展,通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
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。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2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。
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