采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集,车牌定位,车牌识别系统定做,字符分割,恩施车牌识别系统,光学字符识别,输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。应用(7张)自然光路线是指白天利用自然光线,夜间采用辅助照明光源,用彩色摄像机采集车辆真图像,用图像分析处理方法识别车牌。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,并且,图像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息,不仅可以用来识别车牌照,而且可以用来识别车牌照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像,同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,车牌识别系统安装,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,车牌识别系统价格,汉字的识别率可达到99%。
实际应用中,车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
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