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        車號碼識別的具體步驟

        來源:網絡  發表時間:2018-11-16

        為了進行車識別,需要以下幾個基本的步驟:

        1、 照定位,定位圖片中的照位置;

        2、照字符分割,把照中的字符分割出來;

        3、照字符識別,把分割好的字符進行識別,比較終組成照號碼。

        車識別過程中,照顏色的識別依據算法不同,可能在上述不同步驟實現,通常與車識別互相配合、互相驗證。

        一、照定位

        自然環境下,汽車圖像背景復雜、光照不均勻,如何在自然背景中準確地確定照區域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索,找到符合汽車照特征的若干區域作為候選區,然后對這些侯選區域做進一步分析、評判,比較后選定一個比較佳的區域作為照區域,并將其從圖像中分離出來。

        二、照字符分割

        成照區域的定位后,再將照區域分割成單個字符,然后進行識別。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間或字符內的間隙處取得局部比較小值的附近,并且這個位置應滿足照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

        三、 照字符識別方法

        主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數據庫中模板的大小,然后與所有的模板進行匹配,選擇比較佳匹配作為結果;谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種:一種是對字符進行特征提取,然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡,由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

        實際應用中,車識別系統的識別率還與照質量和拍攝質量密切相關。照質量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、照被遮擋、照傾斜、高亮反光、多照、假照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車識別的識別率,也正是車識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率,除了不斷地善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像比較利于識別。

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