基于特征的模板匹配 深圳道闸好用么

深圳道闸好用么

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如果处理速度慢，则会丢失帧，使系统无法高速检测车辆。同时，很难保证识别处理从有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与车牌识别技术结合起来具有一定的技术难度。对于车牌识别，需要以下基本步骤：车牌定位、车牌图像定位、车牌字符分割、牌照字符分割、字符识别。识别车牌号码的最终成分的良好字符分割。在车牌识别过程中，车牌颜色识别算法不同。它可以在上述不同的步骤中实施，通常与车辆牌照识别合作并相互验证。在自然环境中，汽车图像背景复杂，光线不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大规模搜索，根据车牌的特征找出几个区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的分析和评价，最后选择最佳区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。在完成车牌区域定位后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。基于特征的模板匹配垂直投影通常用于字符分割。由于字符在垂直方向上的投影必然会在字符或字符之间的间隙内获得局部最小值，因此该位置应满足车牌字符格式、字符大小限制等条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。基于特征的模板匹配车牌字符识别的主要方法是基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先对分段字符的两个值进行初始化，然后将模板的大小转换为字符数据库中模板的大小。然后，匹配所有模板，并选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种。一种是首先提取字符，然后利用所获得的特征训练神经网络分配器。另一种方法是直接将图像输入到网络中，并自动从网络中提取特征，直到结果被识别为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌的质量和拍摄质量密切相关。牌照的质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、剥落油漆、颜色、字体许可证、牌照倾斜、反光标志、假驾照等；实际拍摄过程可能受环境亮度、拍摄模式、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应尽量克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。

车牌识别停车管理系统在数字信号的入口处自动识别和转换摄像机的车牌号图像。做一张卡片一个车牌识别系统，该卡的优势和相应的总线，使管理更上一个台阶，优点和相应的卡汽车长租卡和汽车可以用来防止一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益；同时车辆自动对准。防止盗窃事件的发生。升级后的相机系统可以收集更清晰的图片。作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。车辆管理人员在下车时比较方便，大大提高了系统的安全性。车牌自动识别技术是一种基于动态视频或静态图像的自动识别车牌号码和车牌颜色的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，实现车牌自动识别功能，能自动从图像中提取图像，自动分割字符，进而识别字符。基于硬件的触发装置（包括监控车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌号识别处理器（如计算机）。车牌自动识别是利用车辆的动态视频或静态图像自动识别车牌号码和车牌颜色的一种模式识别技术。基于硬件的触发装置（包括监测车辆是否进入视野）、摄像设备、照明设备、图像采集设备、车牌号识别处理器（如电脑软件），其核心包括车牌定位算法、车牌字符分割和字符识别算法。有些车牌识别系统还具有通过视频图像判断汽车是否存在的功能，称为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应该包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别（如图1所示）。当车辆检测部分检测到车辆到达时，触发图像采集单元，采集当前视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌的位置，然后将车牌中的字符进行识别，然后构成车牌号输出。车辆检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等都可用于车辆检测。视频检测可以避免损坏路面，不需要额外的外部检测设备，不需要校正触发位置，节省费用，更适合于移动和便携式应用。系统视频车辆检测要求处理速度高，算法简单，不丢失帧就能实现图像采集和处理。