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車牌識(shí)別系統(tǒng)參數(shù),隆堯縣車牌識(shí)別系統(tǒng),車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,生產(chǎn)車牌識(shí)別系統(tǒng) |
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。
停車場車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的工作原理如下：1.系統(tǒng)通過視頻采集接口采集攝像頭攝入包含車牌的視頻圖像；2.再對動(dòng)態(tài)采集到的圖像進(jìn)行處理以克服圖像干擾，改善識(shí)別效果；3.接著在動(dòng)態(tài)采集到的圖像中自動(dòng)找到車牌的位置也就是邊緣檢測，并分割出單個(gè)字符的矩形區(qū)域；4.對車牌進(jìn)行二值化,后把規(guī)整好的字符輸入字符識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行識(shí)別。
車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。
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