日期：2021-12-22 編輯：馳安科技 閱讀量： 1417
車牌識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車輛牌照識(shí)別中的一種應(yīng)用。車牌識(shí)別在高速公路車輛管理中得到廣泛應(yīng)用，電子收費(fèi)(ETC)系統(tǒng)中，也是結(jié)合DSRC技術(shù)識(shí)別車輛身份的主要手段。車牌識(shí)別技術(shù)要求能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)中的汽車牌照從復(fù)雜背景中提取并識(shí)別出來，通過車牌提取、圖像預(yù)處理、特征提取、車牌字符識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別車輛牌號(hào)、顏色等信息，最新的技術(shù)水平為字母和數(shù)字的識(shí)別率可達(dá)到99.7%，漢字的識(shí)別率可達(dá)到99%。那么車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)有哪些?接下來馳安科技車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家的小編就來給大家詳細(xì)的介紹一下車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別技術(shù)，主要有以下三點(diǎn)：
1、圖像處理技術(shù)：運(yùn)用圖像處理技術(shù)解決汽車牌照識(shí)別的研究最早始于80年代，但國(guó)內(nèi)外均只是就車牌識(shí)別中的某一個(gè)具體問題進(jìn)行討論，并且通常僅采用簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)來解決，并沒有形成完整的系統(tǒng)體系，識(shí)別過程是使用工業(yè)電視攝像機(jī)拍下汽車的工前方圖像，然后交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理，并且最終仍需要人工干預(yù)，例如車輛牌照中省份漢字的識(shí)別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識(shí)別的分類是在抽取漢字特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)漢字的投影直方圖選取浮動(dòng)閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進(jìn)行漢字的粗分類;然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當(dāng)閉值，進(jìn)行量化處理后，形成一個(gè)變長(zhǎng)鏈碼，再用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法，求出與標(biāo)準(zhǔn)模式鏈碼的最小距離，實(shí)現(xiàn)細(xì)分米完成漢字省名的自動(dòng)識(shí)別。
2、傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)。傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)指結(jié)構(gòu)特征法，統(tǒng)計(jì)特征法等。90年代，由于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，開始出現(xiàn)汽車牌照識(shí)別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構(gòu)造、字符識(shí)別等三個(gè)部分。利用不同閩值對(duì)應(yīng)的直方圖不同，經(jīng)過大量統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據(jù)特定閩值對(duì)應(yīng)的直方圖分割出車牌，再利用預(yù)先設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)字符模板進(jìn)行模式匹配識(shí)別出字符。
3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。近幾年來，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)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(duì)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(duì)應(yīng)著唯一個(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。
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