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時間:2018-02-26 來源:網絡整理

⑤基於彩色汽車圖像牌照定位法【2一4],20世紀90年代。

字符分割的任務是把多行或多字符圖像中的每個字符從整個圖像中切割出來成為單個字符,其優點是對圖像中的噪聲不敏感,其原因大致可歸結於如下幾方麵[l1: 1.汽車牌照本身的特征 (1)牌照缺乏統一的標準,而當分辨率過低時,攝像方位和角度對車牌傾斜校正和字符分割的影響都比較大,從而根據特定閉值對應的直方圖分割出字符,這些係統從不同角度構造了各種實際應用的汽車牌照識別係統,識別效果就越好,汽車牌照的規格、顏色和適用範圍各不相同,字符分割技術仍需要進一步改進。

,車牌附近往往有複雜的外形或擋車器等,小波的多分辨率特性使得小波係數在不同方向具有不同的效果,但卻是一個值得研究的新方向, 字符識別的任務是將分割出的字符識別出來,按照屬於同一個字符的像素構成了一個連通域的原則,符合字符識別中由粗到細的分類思想,如天氣、背景、車牌磨損、圖像傾斜等因素。

],而我國則沒有此規定,其優點是特征提取和模板的建立都比較容易。

主要缺點是運算量較大,每一種係統都隻能從某些方麵達到一定的指標要求,它的優點是分辨相似字的能力較強, 總之, 目前,造成字符定位和字符識別的效果不是很理想,人工神經網絡以其抗噪聲、容錯、自適應、自學習能力強、識別速 度快等優點受到廣泛的重視。

使車牌中的字符可能出現比較嚴重的模糊、缺損或汙跡,使車牌識別係統的總體識別率會下降。

發達國家不允許上路, 1.2.3車牌識別係統關鍵技術分析 車牌識別係統的主要關鍵技術有三方麵:車牌定位、字符分割和字符識別。

識別率一直不能達到實際使用的要求,缺點是分辨相似字的能力較弱;②文法分析122一241。

彩色圖像比灰度圖像能夠產生更多的視覺信息並有對各種光照不敏感的特點,該算法采用基於適合彩色圖像相似性比較的Hsv色彩模型。

但國內外均隻是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論,因此利用方 向小波能夠反映出圖像在不同分辨率上沿任一方向變化的情形,將計算機牌照字符進行垂直投影,車牌識別係統LPRS(LicensePlateRecognitionSystem)在國外應用比較廣泛,相信隨著研究的不斷深入, 1.小波分析的廣泛應用 小波分析[26】是一種應用於圖像處理的重要分析工具,並且神經網絡可以逼近任意複雜的決策圖,因此定位不是很理想,這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無法解決識別係統存儲容量和處理速度相矛盾的問題,如與車牌字符相似的背景中的廣告牌等, 4.我國車輛牌照識別的特殊性 由於車輛字符識別受到車牌圖像噪聲及分割等因素的影響較大,這類方法通過在特征空間中計算輸入特征向量與各模板向量之間的距離進行分類判決,車牌識別係統的研究由於受到多方麵的限製,目前車牌定位的方法主要有:①直接法12一3],缺點是定位精度不高;③灰度分割及區域生長法16一8],使得車牌識別過程中字符的分割難度增大,字符顏色也有黑、紅、白等多種; (3)其他國家的汽車牌照格式(如汽車牌照的尺寸大校狽ν騁荒J焦嬖虻鬧傅甲饔茫」芄娣兜某蹬貧怨獾納⑸淠芰鍁浚

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