xml地图? 网站地图
车牌识别

行业资讯

车牌识别算法对识别产品的影响

来源:车牌识别作者:车牌识别系统 日期:2018/01/18 浏览:
  车牌识别一体机在短短几年内畅销全国,基本上国内停车场都换上了车牌识别。车牌识别基于图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本的字符。车牌识别算法全流程由图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列运算。
 
  识别算法作为产品核心竞争力,其也是整个产品中科学含量最高的地方。算法流程的每一步都经过严格控制,步步严谨,容不得一丝错误。
 
  一、图像采集
 
  图像采集一般分为两种,一种是静态模式下的图像采集,通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置,给相机一个触发信号,相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像。另一种是视频模式下的图像采集,外部不需要任何触发信号,相机会实时地记录视频流图像。
 
  二、预处理
 
  由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响,所以车牌识别算法在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理,以保证得到车牌最清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等,并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。
 
  三、车牌定位
 
  如何准确的从图像中检测出车牌区域是识别流程中最关键的一步,如果定位失败或者定位不完整,都可能会导致最终识别识别或者识别错误。车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息,采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。
 
  四、字符分割
 
  车牌定位结束后,会出现一个车牌区域,由于不知道识别算法不知道区域中含有多少个字符。因此在识别字符之前需要进行字符分割,不但是为了更清楚的了解到车牌区域中的字符数量,也为方便下一步的字符识别流程。
 
  五、字符识别
 
  字符分割出来一个个的字符,下一步只需要对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理,特征提取,然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配,最后选取匹配度最高的结果作为识别结果。
 
  六、结果输出
 
  当算法已经识别出车辆的车牌号码后,只需要把结果输出到车牌识别系统就结束这次识别流程了。
 
  车牌识别算法能够成为车牌识别产品的核心,在于其识别能力的高低直接影响到产品的质量。准确度越高,质量越好。识别的速度越快,产品的优势就越大。
利来国际app旗舰厅