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  车牌识别算法  
  作者: 发布于:2017/5/4 8:49:38 点击量:  
 


车牌识别算法是车牌识别系统的基础,对图像进行采集,然后从车牌纹理出发,应用分开理论建立基于有向分形参数的车牌定位预处理模型,结合投影法提取车牌区域,再将字符进行分割和识别,最后输出结果。在其实际应用中,最为关键的问题是字符特征的选择,如果特征选择不具有很好的区分度,不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。火眼臻睛运用的大规模神经网络识别算法,使用综合号牌识别率高达98.5%,全国第一。是车牌上的相似字符,由于外形比较挖,用模板匹配方法计算的整幅图片相似度盐分接近,当输入图片效果不佳进很容易出现错误识别。

车牌识别算法有哪些

车牌识别基本的算法类型有:

1)图像采集;

2)预处理;

3)车牌定位;

4)字符分割;

6)字符识别;

7)结果输出;

火眼臻睛车牌识别系统针对这些基础的算法有了更进一步,深层次的运用。解决了(1)在复杂背景的图象中如何准确而迅速地定位分割牌照区域;(2)对于字符识别的准确率提高;(3)在易混淆字符上有更先进的处理方法。综上,运用到以下三种车牌识别算法:

1.启发式车牌定位算法;

2.大规模神经网络识别算法;

3.易混淆字符专门处理。

车牌识别算法的应用

1.车牌定位的方法多种多样,归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于色图像定位等,这是车牌识别算法中最关键的第一步,效果的优劣直接影响到车牌识别率的高低。火眼臻睛运用启发式车牌定位算法算法,使得综合号牌检出率高达99.5%

2.字符识别是整个系统的核心。在其实际应用中,最为关键的问题是字符特征的选择,如果特征选择不具有很好的区分度,不仅特征维数较大而且还很难获得较好的识别效果。火眼臻睛运用的大规模神经网络识别算法,使用综合号牌识别率高达98.5%,全国第一。

由于模板匹配以外界环境的影响较大,当外界环境条件稍差时,往往识别率不高,出现错误识别。是车牌上的相似字符,由于外形比较挖,用模板匹配方法计算的整幅图片相似度盐分接近,当输入图片效果不佳进很容易出现错误识别。火眼臻睛车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理,相似字符例如2”和“Z”、“0”和“D”等,都能进行有效识别。使得识别效果在任何极端复杂情形下依然保持高识别率。东莞安天下智能科技有限公司车牌识别系统,标准环境车牌识别率99.8%,全国综合环境识别率99.1%


 
 

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