徐州车牌识别系统如何进行车牌识别的呢？

2020-09-01 10:02:02

次

徐州车牌识别系统对车辆号的鉴别应用十分广泛，依据车牌识别系统对视频中车辆进行检测，务必具备很高的响应时间并采用优异的算法，在基本不丢帧的情况下进行图象搜集、处理。那么车牌识别系统软件是如何进行车牌识别的呢?

车牌识别

以便开展车牌识别，需要以下几个基本的步骤：

1)牌照准确定位，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)牌照字符鉴别，把分割好的字符进行鉴别，组成牌照号。

车牌识别厂家整个过程中，牌照色彩的鉴别依据算法不一样，可能在上述不一样步骤进行，一般与车牌识别互相配合、彼此之间验证。

1)牌照定位

地形地貌下，小汽车图象状况复杂、太阳光照射不均匀，如何在自然背景中准确地确立牌照地域是所有鉴别整个过程的关键。首先对搜集到的视频图象进行大范围搜索推荐，找寻符合小汽车牌照特性的好几个地域作为备选区，接着对这类侯选地域做进一步分析、鉴定，选定一个佳的地域作为牌照地域，并将其从图象中获取。

2)牌照字符分割

开展牌照地域的准确定位后，再将牌照地域分割成独立字符，接着进行鉴别。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得到一部分小值的附近，并且这一位置应考虑到牌照的字符书写、字符、规格型号限制和一些其他规范。应用垂直投影法对复杂地理环境下的小汽车图象中的字符分割有非常好的预期效果。

3)牌照字符鉴别方法关键有根据模板匹配算法和根据神经网络算法算法。依据模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其规格型号规格放缩为字符数据库中模板的规格，接着与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。依据神经元网络算法的算法有二种：一种是先对字符进行svm算法，接着用所获得特性来训练中枢神经系统网络分配器;另一种方法是马上把图象输入互联网技术，由互联网技术自动式进行svm算法直至鉴别出结果。