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      科立德(深圳)智能科技有限公司

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      車牌識別技術研究現狀

      文章來源: 科立德(深圳)智能科技有限公司人氣:536發表時間:2018-03-13 14:31:14

        車牌識別系統的組成一般至少包括兩個部分:(1)電子標簽;(2)閱讀器。電子標簽中一般保存有約定格式的電子數據,在實際應用中,電子標簽附著在待識別物體的表面。閱讀器又稱為讀出裝置,可無接觸地讀取并識別電子標簽中所保存的電子數據,從而達到自動識別物體的目的。進一步通過計算機及計算機網絡實現對物體識別信息的采集、處理及遠程傳送等管理功能。

        車牌識別系統關鍵在于以下三部分:車牌定位、字符分割和寧符識別,下面科立德就從這三個方面對車牌識別技術的發展和現狀進行簡單介紹:

        1.車牌定位方法

        車牌圖像往往是在復雜的環境中拍攝得到的,車牌由于與復雜的車身背景融為一體,由于車牌在使用中磨損與灰塵及拍攝儀器的影響以及由于于自攝角度的小同,車牌在圖像中往往有很大的形變,如何在復雜背景巾準確、快速找出車牌的位置成為車牌識別中的難點。

        目前已有不少學者在這方面進行了研究,總結起來主要有如下幾類方法:

        (1)基于水平灰度變化特征的方法,這種方法主要在車牌定位以前,需要對圖像進行預處理,將彩色圖像轉換為灰度圖像,利用車牌區域水平方向的紋理特征進行車牌定位;

        (2)基于邊緣槍測的定位方法,這種方法是利用車牌區域豐富的邊緣特征進行車牌定位,能夠進行檢測的方法有多種,如Roberts邊緣算子、Prewitt算子、Sobel算子以及拉普拉斯邊緣檢測;

        (3)基于車牌顏色特征的定位方法,這種方法主要是應用車牌的紋理特征、形狀特征和顏色特征即利用牟牌字符和車牌底色具有明顯的反差特征來排除干擾進行車牌的定位;

        (4)基于Housh變換的車牌定位方法,這種方法是利用車牌邊框的幾何特征,采取尋找車牌邊框直線的方法進行車牌定位;

        (5)基于變換域的車牌定位方法,這種方法是將圖像從空域變換到頻域進行分析,例如,采用小波變換等;

        (6)基于數學形態學的車牌定位方法,這種方法是利用數學形態學圖像處理的基本思想,利用一個結構元素來探測一個圖像,看是否能將這個結構元素很好的填放在圖像內部,同時驗證填放元素的方法足否有效。腐蝕、膨脹、開啟和關閉是數學形態學的基本運算。


      車牌識別系統


        2.車牌字符分割方法

        車牌字符的正確分割足進行下一步車牌字符識別的基礎,目前常用的方法有如下幾種:

        (1)車牌區域紋理特征的方法,這種方法是利用車牌區域字符和底色具有不同的灰度特征從而進行邊框去除和字符分割的方法;

        (2)基于數學形態學的方法,這種方法是利用形態學的腐蝕和膨脹,將車牌字符區域組成連通域的方法去除邊框,冉進一步采用字符連通域的形式進行字符切分;

        (3)基于Hough變換的字符分割方法,這種方法是利用Hough變換,尋找車牌字符的上下邊界,再結合車牌字符的排列特征進行字符的分割。

        3.車牌字符識別方法:

        車牌字符識別方法基于模式識別理論,主要有:

        (1)統計識別;

        (2)結構識別;

        (3)基于神經網絡的字符識別;

        (4)基于模板匹配的字符識別。

        由于汽車車牌圖像所處成像環境復雜多變很難采集到一個完整的有代表性原始圖像集作為統計分析的基礎,因此統計方法難于實現。另外車牌字符常發生變形、斷缺等情況,使字符結構受損,則依賴于字體結構完整性的結構識別方法所提取的特征會不準確,識別結果的誤識率也高。因此實際用于車牌識別的方法主要是后兩類。

        基于神經網絡的字符識別方法,具有良好的容錯能力,分類能力和并行處理能力及自我學習能力,應用神經網絡實現模式識別,運行速度快,自適應好,分辨率高。對信息復雜、背景不清楚、推理不明確的問題尤為有利。但人工神經網絡為了保證系統高識別率也需要大量樣本,通過學習獲取知識并改進自身性能。當學習系統所處環境平穩時(統計特性不隨時間變化),神經網絡可以學到這些環境統計特性,作為經驗記住。如果環境是非平穩時(統計特性隨時間改變),神經網絡很難適應學習環境特性,因此難以保證識別系統的兩個要求?;谀0迤ヅ涞淖址R別方法,相對算法簡單,速度較快,得到了廣泛應用。

        基于模板匹配的字符識別方法主要有:簡單模板匹配,外圍輪廓匹配,投影序列特征匹配,外圍輪廓投影匹配,基于HmLsdorff 距離的模板匹配等等。


        車牌識別系統:www.eos9cat.com


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