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      深圳車牌識別廠家闡述基于 Delphi 的車牌識別系統

      文章來源: 科立德(深圳)智能科技有限公司人氣:523發表時間:2018-03-09 15:34:29

        車牌識別系統主要是采用基于 HSL 顏色空間和 Sobel 邊緣檢測與提取的方法進行識別。分為以下幾個步驟:(1)首先要進行汽車牌照定位,牌照能否準確定位是識別的前提;(2)對提取的汽車牌照圖像進行預處理,進行去噪,幾何畸變矯正,由 RGB 空間轉到 HSL 空間,進行 Hough 變換;(3)取 8 個方向的 Sobel 邊緣檢測;(4)對圖像進行灰度化處理、為降低運算量,再進行二值化處理,然后進行牌照的字符分割;(5)采用人工神經網絡的方法進行照排的分割字符進行識別。

        Delphi 是一種方便快捷的應用程序開發工具。具有的可視化效果非常良好,Delphi 使用了微軟 Windows 圖形界面,運用完整的面向對象程序語言,最為快捷編輯器、先進的數據庫,采用了許多先進特性和設計思想。運用 Delphi 的各種構件,能夠方便快捷地構造出各種應用程序與應用系統。按系統總體設計思想,按功能要求,利用 Delphi7 進行模塊設計,主要有車牌原始圖像顯示模塊部分,灰度圖像顯示模塊部分,二值化圖像處理模塊部分,神經網絡字符識別模塊等等。


      車牌識別系統


        車牌識別系統對車牌定位與識別

        1.車牌定位。車牌定位采用顏色閾值的方法,根據我國機動車牌照的標準,每種車型的牌照的底色與字符的顏色是一定,因此可以根據顏色空間進行牌照區域的分割提取。收各種干擾的影響,最不穩定的因素就是閾值的確定,不管是哪種定位方法,都要對圖像進行二值化處理,閾值的確定將對車牌定位起到決定性作用。本設計采用這樣的過程:將獲取的汽車照排圖像從 RGB 空間轉化到 HSV 空間,然后將彩色圖像轉化為多級灰度圖像,利用中值濾波等方法去除孤立干擾點,再確定候選區域,進行標記?;蛘咧苯永谜遗普盏念伾卣鬟M行提取,更為快捷直觀,但易受到環境干擾。

        2.字符分割。汽車牌照能否進行正確的字符分割,對于整個系統來說非常關鍵,直接影響到識別系統的精確度。由于環境干擾等因素造成圖像的復雜性,在一定程度上造成了字符分割難度。本文采用的主要方法是投影法以及基于聚類分析的分割方法。投影法直觀簡單,即將牌照圖像二值化處理后,對字符進行垂直向底部投影,利用投影直方圖的極小值,不難得到字符的間隔點,根據我國汽車車牌字符固定寬度、間距和橫縱的比例關系,容易進行字符分割。聚類方法的車牌字符分割依據屬于同一字符的像素構成了一個連通域的原則,再依據牌照的標準進行分割。


      深圳車牌識別系統廠家


        3.特征的選擇與提取。本設計采用人工神經網絡進行汽車牌照的字符識別,對于符合標準的我國車牌字符都是非常規范的,為提高識別效率,首先將分割后的字符進行中心化與歸一化處理。然后進行特征選擇好提前,很多研究文獻中給出了多種特征,本文選擇用網格特征,本文具體方法是將字符圖像等分為 16*16 個網格,按次序統計各網格內的黑像素的數量,從而取得一個以數值表示特征。

        4.神經網絡方法的字符識別。采用 3 層的 BP 神經網絡,按網格分割方法,輸入層為 256 個神經元,輸出結果采取 8421 編碼方式,即 8 為二進制碼元,即輸出層為 8 個神經元,中間隱層神經元數目取 80。

        深圳車牌識別廠家科立德經過測試得出結論:隱含層結點神經元數目增加的情況下,訓練時間會有所增加,但迭代次數會大大減少,表明本文構造的網絡收斂性好,但是因為隱含層神經元數目增加,識別精度也會有提高,對含有干擾像素字符的拒識率也增加,但到一定程度后,識別率會有所下降,表明中間隱含層的神經元數目需要適當選取。由于使用的訓練樣本圖片,都是標準的真實車牌字符圖片,適當并加入一些電子噪聲或稍作畸變。試驗結果表明:字符的識別正確與否與字的點陣分布有很大關系,而小的雜信號對識別效率影響不大。


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      此文關鍵詞:車牌識別系統,深圳車牌識別廠家
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