車牌識別系統(tǒng)是怎樣對車輛的牌照進行識別的呢？（續(xù)?。?/h1>

發(fā)布時間：2021-01-13瀏覽次數(shù)：70

那么車牌識別就是如何識別車輛的車牌識別系統(tǒng)繼續(xù)向您介紹：

其次，車牌字符識別是識別分段字符并終形成車牌號； 它主要基于模板匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 根據(jù)模板匹配算法，對分割后的字符進行二值化，然后將其大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后對所有模板進行匹配，并選擇匹配作為結(jié)果。 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是提取字符特征，然后使用獲得的特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器。 另一種是直接將圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)會自動執(zhí)行特征提取，直到識別出結(jié)果為止。

，在車牌識別過程中，車牌顏色識別基于不同的算法，可以在上述不同步驟中實現(xiàn)，并且通常與車牌識別配合使用以相互驗證。 在實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。 車牌的質(zhì)量會受到各種因素的影響，例如生銹，污垢，油漆剝落，字體褪色，車牌被遮擋，車牌傾斜，強光反射，多個車牌，假車牌等； 實際的拍攝過程也會受到環(huán)境亮度，拍攝方法和車速等因素的影響。 這些因素在不同程度上降低了車牌識別的識別率，這是車牌識別系統(tǒng)的難點和挑戰(zhàn)。 為了提高識別率，除了不斷改進識別算法外，我們還必須找到克服各種光照條件的方法，以使收集的圖像有利于識別。

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