基于特征的模板匹配 临沂广告道闸厂家(2)

近年来，计算机及相关技术的发达国家开始探索人工神经网络技术的使用解决了车牌自动识别的问题，如1994 m.m.m.fanhy采用BAM神经网络方法对车牌字符的自动识别，BAM神经网络是一种双向关联的单层网络由相同的神经元。每个字符模板只对应BAM矩阵，通过与字符比较，识别车牌号是否正确。使用BAM神经网络方法的缺点是解决了识别系统的存储容量和处理速度不一致的问题。车牌识别系统中有两种触发方式，一种是外设触发方式，另一种是视频触发方式。外围操作的触发方式是检测车辆通过线圈、红外线或其他探测器的信号。车牌识别系统接收车辆触发信号后，采集车辆图像，自动识别车牌，进行后续处理。该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是地上线圈需在地上切割，施工量大。视频触发的方法是：车牌识别系统采用动态运动目标序列和图像分析处理技术，实时检测车辆的运动状态，通过车辆图像采集、车牌识别和后续处理。视频触发不需要线圈、红外线或其他硬件车辆检测器。该方法施工方便，无需切地线圈，也不需要安装传感器等部件，但也很有意义，因为算法限制了程序触发率，识别率是触发器低得多。1）间接方法：指通过识别存储在汽车IC卡或条形码上的信息来识别车牌和相关信息。

识别IC技术具有精度高、运行可靠、全天候操作等优点，但整个设备价格昂贵，硬件非常复杂，不适合远程操作；条码技术具有识别速度快、精度高、可靠性高、成本低等优点，但对******仪的要求很高。另外，二者需要建立统一的国家标准，不能检查汽车或条形码是否一致，这也是一个技术缺陷，很难在短时间内推广。2）直接法：车牌图像识别技术属于基于被动型汽车牌照识别的直接法，没有任何特殊的设备发送信号的牌照的条件下，能够在车辆射击，车牌号车辆的运动状态或静止在非接触式信息采集实时智能识别车辆状态。与间接识别系统相比，该系统节省了设备配置和大量的资金，从而提高经济效益；其次，由于采用先进的计算机技术，它可以提高识别速度，有效解决实时性问题；再次，它是基于图像识别的，所以通过人民的参与可以解决系统的识别错误，而其他方法都很难与人交往。，用户可以要求厂家到现场，提出实施方案，评估的位置，设置摄像机的角度，你是否需要设置辅助光源，然后做了一个报价，通过这些行动，除了对之前业内评价能力，用户还可以实现学习和培训，日常管理时，会更清楚的知道该产品的使用限制及相关措施。对车牌识别系统进行了技术评价。有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。

当然，前提是系统应该能稳定可靠地运行。车牌识别系统是否实用，最重要的指标是识别率。国际交通技术已经制定了一个特殊的识别率指数，要求24小时内所有气象卡的正确识别率为85%到95%。为了测试一个车牌识别系统，该系统需要安装在一个实际的环境中，全天候运行超过24小时，收集至少1000辆天然流量时，车牌识别，对车牌图像和识别结果存储下来，使观的转变。然后，得到实际的车辆图像和正确的人工识别结果。然后可以在1的统计，通过2的车辆总数的实际数量的流量识别率=所有品牌识别的本质，车牌识别率=人工正确读取车牌号码/实际3的车辆总数，可以识别所有品牌的识别率=汽车的牌照/人工读车牌共三项指标决定了车牌识别系统的识别率总数的所有品牌识别，如可靠性和误差率在车牌识别过程中的中间结果。识别速度决定了车牌识别系统是否能满足实时应用的要求。一个识别率高的系统，如果只需要几秒钟甚至几分钟的时间来识别结果，系统就不能满足实际应用的实时性要求。例如，在高速公路收费中，车牌识别的作用就是减少交通时间。在这种应用中，速度是减少交通时间和避免交通堵塞的有力保证。，1）图像处理技术：图像处理技术解决了车牌识别的使用开始于80年代，但只有一个车牌识别的具体问题进行了讨论，并且通常只使用简单的图像处理技术来解决，并没有形成一个完整的系统，识别过程是摄像机工业电视前端图像使用这辆汽车，然后交给计算机进行简单的处理，并将最终需要人工干预，如在省汉字识别车牌，1985人使用常见的图像处理技术的汉字识别方法的分类是基于特征汉字再提取。

根据浮动阈值投影直方图的峰值提取汉字的选择，汉字在垂直方向上，通过汉字树查找表法粗分类；然后根据汉字投影直方图在水平方向上，选取合适的阈值，进行量化的一个可变长度的链码形成后，由动态规划，找到最小距离与链码的标准模型，实现全自动剖分米中文名称识别。2）传统的模式识别技术。传统的模式识别技术涉及到结构特征法、统计特征法等。90年代，随着计算机视觉技术的发展，对车牌识别技术进行了系统的研究。1990，利用计算机视觉技术和图像处理技术，实现了车牌自动识别系统，如约翰逊等。该系统分为图像分割、特征提取、模板构造和字符识别三个部分。不同阈值对应的直方图的使用，经过大量的统计实验来确定车牌图像的直方图阈值范围内的位置，其对应于基于特定的福建车牌分割直方图，然后使用预设的标准字符模板匹配识别字符模式。3）人工神经网络技术。