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為了停止車牌辨認(rèn)，必要如下幾個(gè)根本的步調(diào):

1) 派司定位铸屉，定位圖片中的派司地位;

2) 派司字符朋分钉蒲，把派司中的字符朋分進(jìn)去;

3) 派司字符辨認(rèn)，把朋分好的字符停止辨認(rèn)**構(gòu)成派司號(hào)碼彻坛。

車牌辨認(rèn)進(jìn)程中顷啼，派司色彩的辨認(rèn)根據(jù)算法分歧，可能在上述分歧步調(diào)實(shí)現(xiàn)昌屉，通常與車牌辨認(rèn)相互共同钙蒙、相互驗(yàn)證茵瀑。

1) 派司定位

天然情況下，汽車圖象配景繁雜躬厌、光照不均勻煤蔚，如安在天然配景中**地肯定派司地區(qū)是全部辨認(rèn)進(jìn)程的癥結(jié)。起首對(duì)收集到的視頻圖象停止大規(guī)模相干搜刮坠狈，找到相符汽車派司特性的多少地區(qū)作為候選區(qū)谦枢，而后對(duì)這些侯選地區(qū)做進(jìn)一步闡發(fā)、評(píng)判墙冻，末了選定一個(gè)**好的地區(qū)作為派司地區(qū)怕茉，并將其從圖象中分別進(jìn)去。

2) 派司字符朋分

實(shí)現(xiàn)派司地區(qū)的定位后奏尽，再將派司地區(qū)朋分成單個(gè)字符榨豹，而后停止辨認(rèn)。字符朋分異樣平常采納垂直投影法菠珍。因?yàn)樽址诖怪狈较蛏系耐队氨囟ㄔ谧址g或字符內(nèi)的間隙處獲得部分**小值的鄰近樱搪，而且這個(gè)地位應(yīng)滿意派司的字符謄寫格局、字符阴香、尺寸限定和一些其余前提离秸。利用垂直投影法對(duì)繁雜情況下的汽車圖象中的字符朋分有較好的后果。

3) 派司字符辨認(rèn)方法主要有基于模板婚配算法和基于人工神經(jīng)收集算法恳蹲“槌危基于模板婚配算法起首將朋分后的字符二值化并將其尺寸巨細(xì)縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的巨細(xì)，而后與所有的模板停止婚配阱缓，決議**好婚配作為成果非凌。基于人工神經(jīng)收集的算法有兩種:一種是先對(duì)字符停止特性提取荆针，而后用所獲得特性來(lái)練習(xí)神經(jīng)收集分配器;另一種方法是間接把圖象輸出收集敞嗡，由收集主動(dòng)實(shí)現(xiàn)特性提取直至辨認(rèn)出成果。

現(xiàn)實(shí)利用中航背，車牌辨認(rèn)體系的辨認(rèn)率還與派司品格和拍攝品格密切相干喉悴。派司品格會(huì)遭到各類身分的影響，如生銹玖媚、污損箕肃、油漆剝落、字體退色今魔、派司被遮擋勺像、派司歪斜、高亮反光错森、多派司痛但、假派司等等;現(xiàn)實(shí)拍攝進(jìn)程也會(huì)遭到情況亮度厨杆、拍攝方法、車輛速率等等身分的影響乖靠。這些影響身分分歧水平上降低了車牌辨認(rèn)的辨認(rèn)率翎郭，也恰是車牌辨認(rèn)體系的艱巨和挑釁地點(diǎn)。為了進(jìn)步辨認(rèn)率萤忘，除賡續(xù)地**辨認(rèn)算法還應(yīng)當(dāng)想方法降服各類光照前提蔽掀，使收集到的圖象**利于辨認(rèn)。