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    車牌識別
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    深圳車牌識別廠家模板匹配算法和基于人工神經網絡算法

    作者:車牌識別生產廠家 來源:www.dingdong-music.com 時間:05-14
    深圳車牌識別廠家模板匹配算法和基于人工神經網絡算法系統介紹
    一個完整的車牌識別系統閉應包括車輛檢測、圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別等單元。當車輛到達觸發圖像采集單元時,系統采集當前的視頻圖像。車輛識別單元對圖像進行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進行識別,然后組成車牌號碼輸出。車牌識別系統原理如圖l所示。
    (1)圖像預處理:對汽車圖像進行圖像轉換、圖像增強和邊緣檢測等。
    (2)車牌定位:從預處理后的汽車圖像中分割出車牌圖像。即在一幅車輛圖像中找到車牌所在的位置。
    (3)字符分割:對車牌圖像進行幾何校正、去噪、二值化以及字符分割以從車牌圖像中分離出組成車牌號碼的單個字符圖像
    (4)字符識別:對分割出來的字符進行預處理(二值化、歸一化),然后分析提取,對分割出的字符圖像進行識別給出文本形式的車牌號碼。
    為了用于牌照的分割和牌照字符的識別,原始圖象應具有適當的亮度,較大的對比度和清晰可辯的牌照圖象。但由于該系統的攝像部分工作于開放的戶外環境,加之車輛牌照的整潔度、自然光照條件、拍攝時攝像機與牌照的矩離和角度以及車輛行駛速度等因素的影響,牌照圖象可能出現模糊、歪斜和缺損等嚴重缺陷,因此需要對原始圖象進行識別前的預處理。
    牌照的定位和分割是牌照識別系統的關鍵技術之一,其主要目的是在經圖象預處理后的原始灰度圖象中確定牌照的具體位置,并將包含牌照字符的一塊子圖象從整個圖象中分割出來,供字符識別子系統識別之用,分割的準確與否直接關系到整個牌照字符識別系統的識別率。
    由于拍攝時的光照條件、牌照的整潔程度的影響,和攝像機的焦距調整、鏡頭的光學畸變所產生的噪聲都會不同程度地造成牌照字符的邊界模糊、細節不清、筆劃斷開或粗細不均,加上牌照上的污斑等缺陷,致使字符提取困難,進而影響字符識別的準確性。因此,需要對字符在識別之前再進行一次針對性的處理。
    車牌識別的最終目的就是對車牌上的文字進行識別。識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。
     

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