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發(fā)布時間:2021-08-26 10:04  
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車牌識別技術和定位系統(tǒng)的研究,在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展,該系統(tǒng)目前應用仍處于起步階段,該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn),車牌識別系統(tǒng)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(jiān)視區(qū)域比較復雜,現(xiàn)有識別方法無法直接應用;而且多數(shù)情況下,同時出現(xiàn)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(xiàn)有的識別方法也不能很好適應多變的環(huán)境。在現(xiàn)代交通行業(yè)發(fā)展過程中,車牌的識別體系是制約交通管理實現(xiàn)科技化的因素,該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復雜程度。車牌自動采集和管理及其他相關信息流量管理,園區(qū)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。
車牌的組成在我國都是一樣的,由各地的省會簡稱、24 個英文字母以及10個阿拉伯數(shù)字組成的。本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡,通過構造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡對分割的字符進行識別。車牌的定位是指在圖像中提取車輛車牌范圍內的圖像,一旦車牌的定位系統(tǒng)有誤差將直接影響到后面字符的分割與字符的識別,這是車牌定位系統(tǒng)的關鍵所在。字符識別的方法有很多,本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡,通過構造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡對分割的字符進行識別。字符識別中對特征值的選取是非常重要的,特征值選取的好壞直接關系到識別的準確度。
該系統(tǒng)將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后,會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息,這樣不僅存儲空間少,而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內容發(fā)展空間很廣泛,它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的,這對交通發(fā)展領域有深遠的影響。
文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究,摸索出了用數(shù)字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究,對在較為復雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究,在識別上取得了良好效果。
其次,車牌識別系統(tǒng)的識別速度也很關鍵。識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。其基本工作過程如下:1)當行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時,會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。一個識別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結果,那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。