自動識別車輛道閘-車輛識別道閘-蘇州沅伊昊智能科技
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產(chǎn)品編號:578634104
更新時間:2024-05-06
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(王鈴 女士)
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實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。技術(shù)路線編輯 播報采用計算機視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車輛識別道閘,車牌定位,字符分割,光學字符識別
牌照定位自然環(huán)境下,車輛識別道閘生產(chǎn),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。首先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),自動識別車輛道閘,然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,選定一個的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。二、牌照字符分割完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個字符,然后進行識別。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡,由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。實際應用中,車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、等等
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