汽车牌照自动识别系统 是智能交通系统的重要组成部分,是---的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。除了光照和光线的影响之外,电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降,因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。它在传统的交通监控技术的基础上,大宗物流车牌识别对接系统,引入了数字---技术和计算机信息管理技术,采用---的图像处理、模式识别和---技术,通过对车辆图像的采集和处理,获得车辆的数字化信息,从而达到更高的智能化管理水平。它运用车牌是车辆身份的标识的思想概念来智能识别和统计车辆,智能车牌识别,涉及图像的处理、理解和记录等技术。其中车牌识别又可以依据针对的方向不同可以分为车辆图片识别,和视频---识别,其中车辆图片识别主要针对单张图片进行抓拍处理,识别图片中的---码,而视频---识别则主要应用于高速公路收费,河南濮阳车牌识别,交通治安,车牌识别系统,闯红灯系统,小区或是停车场的监控系统中,两项程序都可以清晰的bu捉图像
识别的方法,可以选择的有神经网络法和模块匹配法等。在这里,对车牌定位的精度要求是---的,这也关乎我们后期对图片的处理结果。车牌包含的信息是多个字符,想要对车牌进行识别,首先我们需要将车牌的多个字符进行分割处理。字符分割技术将车牌的多个字符分割为单一字符,我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有神经网络法和模块匹配法等。由于所有车辆的交通信息都将存储在服务器中,不需要手动记录车牌,服务器提供丰富的查询功能,还可以帮助用户快速定位车辆和乘客信息。目前重要的是必须提高系统的识别率。
车牌定位
车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来,由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状,车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色,它们与图像的背景颜色存在较大的差异。车牌的形状一般为矩形。而---在外形和排列上都存在规律性。车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域,而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来,为下一步的字符识别操作做准备。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后,使之能作为车牌定位的依据。
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