南京停车场系统车牌识别技术实现原理解读

时间：2018-12-29 点击：

本文主要介绍南京停车场系统的车牌识别技术所基于的图像分割技术和图像识别理论。技术原理：首先分析并处理包含车辆牌照的图像，以确定车辆牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别文本字符。车牌识别过程主要包括车牌图像采集、数据预处理、车牌定位分析、车牌字符分割、车牌字符识别、结果输出和其他一系列算法操作，具体册算法运行过程如下图所示：

车牌图形采集：

通过车载或车辆违规通过高清摄像头实时捕获卡片捕获、不间断录制、采集。

数据预处理：

图像质量是影响车辆识别率的关键因素。因此，需要对由HD摄像机捕获单元捕获的原始图像执行噪声滤波。、自动白平衡、自动曝光和伽玛校正、边缘增强、对比度调整和其他处理。

车牌位置：

车牌定位的准确性直接决定了后续的字符分割和识别效果，这是影响整个车牌识别率的重要因素。核心是纹理特征分析和定位算法。在图像预处理之后在灰度图像上扫描图像，并且通过行扫描确定包含列方向上的牌照片段的候选区域，并确定该区域的起始行坐标和高度。然后执行该区域的列扫描以确定其列坐标和宽度，从而确定牌照区域。通过这种算法，可以实现图像中所有牌照的定位。

车牌识别字符分割：

车牌区域位于图像后，进一步处理灰度、灰度拉伸、二值化、边缘处理，进一步准确定位字符区域，然后根据字符大小特征使用动态模板方法进行字符分割。 ，角色被分割。大小标准化。

车牌识别字符识别：

缩放分割的字符、特征提取，获得特定字符的表达，然后通过分类判别函数和分类规则匹配字符数据库模板中的标准字符表达，并且可以识别输入字符图像。

车牌识别结果输出：车牌识别结果以文本格式输出。

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