關鍵詞 |
峰峰礦區車牌識別系統,車牌識別系統批發,邢臺車牌識別系統,大名縣車牌識別系統 |
面向地區 |
全國 |
人工神經網絡技術,計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡,每一個字符模板對應著個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。
為了測試一個車牌識別系統識別率,需要將該系統安裝在一個實際應用環境中,全天候運行24小時以上,采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別,并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來,以便調取查看。然后,還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統計出以下識別率:
圖形檢索,定位車牌圖片處理到這一步,來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經意識到了,車牌是規則的長方形,我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了,你找長方形,問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經注意到了,車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識,那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片,由左到右,由上到下,把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據這些像素來計算哪個區域是長方形,并且符合車牌的比例。