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浅析车牌识别系统方案中应用的原理

一个完整的车牌识别系统方案中应该包括车辆检测、图像采集、车牌识别等,当检测到车辆到达时,触发图像获取单元来收集当前视频图像,对图像进行处理,定位车牌的位置,然后分割车牌中的字符进行识别,然后组成车牌号码的输出。


在自然环境中,车辆图像背景复杂,光照不均,如何在自然背景下准确确定车牌区域是整个识别过程的关键,对采集到的视频图像进行大范围搜索,找到几个符合车牌特征的区域作为候选区域,进一步分析和评估这些候选区域,选择一个区域作为车牌区域,并将其从图像中分离出来。
车牌区域定位完成后,车牌区域被分成单个字符,然后被识别,字符分割通常采用垂直投影法,字符在垂直方向上的投影接近字符之间或字符内部间隙的局部,并且该位置应该满足字符书写格式、字符、尺寸限制和牌照的一些其他条件。
字符识别主要有基于模板的匹配算法和基于人工神经网络的算法,基于模板匹配算法,对分割后的字符进行二值化,并将大小缩放到字符数据库中模板的大小,然后与所有模板匹配选择结果。

基于人工神经网络的算法有两种,一种是先提取识别字符的特征,然后用获得的特征训练神经网络分配器,另一种是将待处理的图像直接输入网络,网络可以自动提取特征,直到获得识别结果。

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