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發布時間:2020-12-05 10:12  
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車牌識別算法的性能指標:魯棒性
魯棒性是指當算法受到某種干擾或算法中某些參數在小范圍內變化時,算法得到的結果是相對穩定的。魯棒性包括兩個方面,一方面,對出現的不合理的數據或不法的操作,算法能夠對這些問題進行檢查、糾正;另一方面,算法能克服很多因素的影響,適應不同的環境和條件。一個具有較強魯棒性的車牌識別算法能克服天氣變化、圖像畸變、污損等的影響,且能保持在不同運行平臺和不同數據格式下的穩定性能。
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車牌識別系統是指能夠檢測到受監控路面的車輛并自動提取車輛的牌照信息進行處理的技術。
車牌識別是現代智能交通系統中的重要組成部分之一,應用十分廣泛。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎,對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析,得到每一輛汽車的車牌號碼,從而完成識別過程。
我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成,漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別,漢字的識別增加了識別的難度;
我國汽車車牌的懸掛位置不統一;
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山西元一智能車牌識別系統廠家為您分享:記錄了的車牌,識別不了,原因是什么?
1、圖像拍攝不清楚
車牌區域定位的困難主要是來自于采集的圖像,由于采集的車牌圖像的多樣性,并且采集圖像時受到許多因素的影響,如雨天、大霧、光線等,使得有一些車牌圖像質量出現不同程度的差異。
2、車牌受損或有污漬
在公路和城市內的實際應用過程中,所涉及到的車牌都是沒有污損的,車牌在使用幾年后,難免會出現污染和磨損等現象。
對于這種情況,很多智能的停車場系統也漸漸解決了這樣的問題,但如果過于嚴重,這還得靠人工了。