關鍵詞 |
縣停車場車牌識別系統(tǒng),縣停車場車牌識別系統(tǒng),縣停車場車牌識別系統(tǒng),區(qū)停車場車牌識別系統(tǒng) |
面向地區(qū) |
全國 |
自然環(huán)境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。
人工神經網絡技術,計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡,每一個字符模板對應著個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。
傳統(tǒng)模式識別技術。傳統(tǒng)模式識別技術指結構特征法,統(tǒng)計特征法等。90年代,由于計算機視覺技術的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同,經過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌,再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。
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