通捷智能车牌识别系统如此震撼_我们怎能不知

通捷智能车牌识别系统如此震撼_我们怎能不知

       车牌识别系统如此震撼，我们怎能不知？通捷智能是专业致力于车牌识别系统、停车场管理系统、车牌识别停车场系统、车牌识别一体机、车牌识别摄像机、停车管理云平台等设备的研发生产厂家，下面通捷智能带您分析下车牌识别系统是怎样对车牌进行分解识别的：

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
      1)车牌号码定位，定位图片中车牌号码的位置；
      2)车牌号码字符分割，把车牌号码中的字符分割出来；
      3)车牌号码字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成车牌号码。车牌识别过程中，车牌号码颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。 

      4)车牌号码定位自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定车牌号码区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车车牌号码特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个undefined佳的区域作为车牌号码区域，并将其从图像中分离出来。
      5)车牌号码字符分割完成车牌号码区域的定位后，再将车牌号码区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部undefined小值的附近，并且这个位置应满足车牌号码的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
      6)车牌号码字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择undefined佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器. 实际应用中，车牌识别系统的识别率还与车牌号码质量和拍摄质量密切相关。车牌号码质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、车牌号码被遮挡、车牌号码倾斜、高亮反光、多车牌号码、假车牌号码等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像undefined利于识别。