车牌的定位与校正
本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究,了解它们的算法原理及其优缺点,并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法,即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统,然后在此基础上对车牌进行校正。
图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。自从这一方法提出以来,获得了很大发展,各国也纷纷
车牌识别系统
车牌的定位与校正
本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究,了解它们的算法原理及其优缺点,并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法,即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统,然后在此基础上对车牌进行校正。
图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。自从这一方法提出以来,获得了很大发展,各国也纷纷制定智能交通发展战略,目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果,所以,一般情况下,在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理,以达到改善视觉效果的目的。
字符识别:对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性,分类之后与数据库中标准的字符进行比对,后识别出字符的图像,这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配,该体系主要有以下几种方式:一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取,这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性,但它在运算过程中太复杂,且对计算机的性能要求很严格。由于获得的车牌图像的多样性以及诸如烟雾,雨,雪和不同阳光角度等许多因素的影响,车牌识别面临着巨大的挑战。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取,目前,大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中,能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量,然后对汽车牌照字符的特征进行匹配,这样就拥有了清晰的识别率。
现在车牌识别系统广泛应用于社区停车场,景点,办公楼,商业综合体等。每个地方都有自己的解决方案。社区停车场,您可以使用车牌识别结算方案。从人们的一个体验上来说,无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。通过有效管理业主的月租车,物业员工的内部车辆和来访车辆,社区每月租车可以自动进出,车辆可以按时收费,提高社区车辆管理效率!车牌识别收费系统管理入口和出口车辆的权利和费用,并且根据车牌号码授权固定车辆。一旦车牌号码到期,则禁止入场,并且必须续签授权。临时车辆根据车牌识别时间收费,没有有效期判断。进入现场识别车牌后,它会自动进入,并在车牌出现后,将根据进出时间收费。
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