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自然環(huán)境下,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),然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判,最后選定一個最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖像中分離出來。
牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?;谀0迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇最佳匹配作為結果?;谌斯ど窠?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果。
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。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必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近,并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
車牌識別云臺攝像機通過光抑制屏蔽,電子快門調(diào)節(jié),寬動態(tài)功能等來實現(xiàn)抓拍車牌:
強光屏蔽:在低照度彩色攝像機的基礎上,通過軟件的功能,把圖像中最亮的部分遮擋。
作為智能交通領域確定車輛身份的最重要手段,車牌識別技術為實現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用,在各項工作中都有車牌識別技術的滲透。
未來,隨著我國城市化進程發(fā)展的提速,交通壓力將更加嚴峻,因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。而作為智能化交通管理體系中的重要核心,車牌識別系統(tǒng)也將得到進一步扶持和發(fā)展。專家預測,未來車牌識別技術將有更廣泛的應用,屆時車牌識別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌,只有擁有自主核心技術并且產(chǎn)品質(zhì)量達標的公司才能過關,這也是車牌識別技術走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。