车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前,根据车牌的特征,常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。车牌识别系统实现的
小区车牌识别系统
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌定位目前,根据车牌的特征,常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是,区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。

车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量,为单帧图像识别,目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强,识别速度快,它实现了对视频每一帧图像进行识别,增加识别比对次数,择优选取车牌号,关键在于较少的受到单帧图像质量的影响,目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割当车牌的一个汉字字符被分割出来之后,继续扫描车牌区域图像,当某一列的像素值为255的像素个数开始大于阈值1时,这一列就是车牌字符开始的位置,当某一列的像素值为255的像素的个数开始小于阈值1时,这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去,直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。

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