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發布時間:2021-10-20 03:19  





車牌定位
車牌定位是指根據車牌圖像的區域特征來將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開來,由于車牌區域在圖像特征主要包括顏色和形狀,車牌區域的顏色一般為藍色、黃色或白色,它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車牌的形狀一般為矩形。定位模塊的基礎功能,屬于在整體車輛圖像之內探尋對應的車牌并且進行對應的提取操作,實際輸入的屬于整體車輛的圖像,而最終輸出的則屬于車牌位置的圖像。而車牌號在外形和排列上都存在規律性。車牌定位技術就是將上述特征經過一定的變換與處理后,使之能作為車牌定位的依據。
在車牌識別的整個過程中,為了達到字符識別的目標從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的,閥值分割,目標與背景區別,車牌字符傾斜校正,單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。
車牌圖像閥值分割:閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法,主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較,大于T和小于T的分別歸類,在識別系統中圖像經過預處理,質量有所提高,且背景干擾不嚴重我們通常使用zui大類間方差法(Otsu法)進行分割其方法原理如下:
車牌自動辨認系統產品的主要性能指標是辨認率和辨認速度,這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統性能的好壞。車牌校正車牌校正是為了解決拍攝的車牌圖像因為角度問題,導致定位后的車牌傾斜,而傾斜的車牌會給車牌識別系統的后繼步驟增添麻煩,車牌校正是必須的。但是車輛如果嚴重chao速,攝像設備所拍到的圖像的清晰度很差,所以車牌自動識別系統的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此,研究出高速準確的定位與識別算法是當前的主要任務。
chao速的車輛的拍照得到的圖片質量比較差,車牌自動辨認系統在車牌辨認上的方便和快捷性比人工車牌辨認強得多,它不僅蘊含著非常大的經濟價值而且對社會的發展也有很大的推動作用,因此對車牌自動辨認中的圖像處理方法的改進是很有必要的。
車牌識別技術和定位系統的研究,在我國已經有十余年的發展,該系統目前應用仍處于起步階段,該系統采用成熟的大規模投資還沒有出現,車牌識別系統作為提高交通管理的有效工具,技術水平依然需要完善。當今許多實際應用場合,如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查,則監視區域比較復雜,現有識別方法無法直接應用;而且多數情況下,同時出現多輛汽車,背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等,現有的識別方法也不能很好適應多變的環境。適用場合:適用于所有停車場、高速收費站、港口、海關口岸、物流園區、醫院、商場等各類出入口及各種卡口對車輛車牌識別及能脫機使用的場合。車牌自動采集和管理及其他相關信息流量管理,園區車輛管理,停車場管理,交jing督察和重大意義等方面,并成為信息處理技術的一個重要的研究課題。