字符識別方法目前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▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對待識別字符進行特征提取,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待處理圖像輸入網(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,牌照識別系統(tǒng)的識別率與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。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、拍攝亮度、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牌照識別的識別率,也正是牌照識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷的完善識別算法,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。
采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術。
車牌識別技術結(jié)合測速設備可以用于車輛超速違章處罰,一般用于高速公路。具體應用是:在路上設置測速監(jiān)測點,抓拍超速的車輛并識別車牌號碼,將違章車輛的牌照號碼及圖片發(fā)往各出口;在各出口設置處罰點,用車牌識別設備識別通過車輛并將號碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號碼比對,一旦號碼相同即啟動警示設備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測方式相比,這種應用可以節(jié)省警力,降低執(zhí)法人員的工作強度,而且安全、、隱蔽,司機需時刻提醒自己不能超速,地減少了因超速引發(fā)的事故。
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設備,車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng),車輛到達出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料,結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊,避免了應收款的流失。
車牌識別是停車場用于識別車輛信息的管理系統(tǒng)之一,該技術能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進行識別,目前的技術水平車牌識別率可達到99.7%,車牌識別技術可以的識別出車輛車牌號,與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比,無論是臨時車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛,車牌識別系統(tǒng)都可以對其進行圖像信息的捕獲,并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲。
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