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南京道闸与牌照识别系统配合使用

发布者:南京九竹门业 发布时间:2023-03-20 16:32:20 点击次数:484 关闭
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法,基于模板匹配算法将分割成字符,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配。南京道闸在实际应用中与牌照识别系统相互作用,牌照识别系统识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。

牌照识别系统基于人工神经元网络的算法有两种,一种是对待识别字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把待处理图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果,这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率,也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。

南京道闸

牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照,实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆速度等等因素的影响。为了提高识别率,除了不断的完善识别算法,还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
完成牌照区域的定位后,将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。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在字符间或字符内的间隙处取得局部值,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。
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