阜陽(yáng)智能車牌識(shí)別-合肥進(jìn)軍|全天候運(yùn)行(圖)

車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)*的模塊。①車輛檢測(cè)跟蹤模塊車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置佳時(shí)刻，記錄該車輛的特寫圖片，智能車牌識(shí)別，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車輛并輸出結(jié)果。②車牌定位模塊車牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
*車牌識(shí)別未來(lái)趨勢(shì)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，車牌識(shí)別技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，成功幫助眾多汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析方案。隨著客戶需求越來(lái)越趨于精細(xì)化、多樣化，復(fù)雜場(chǎng)景車牌識(shí)別技術(shù)正在受到越來(lái)越多的關(guān)注，場(chǎng)景車牌識(shí)別一體機(jī)將會(huì)成為未來(lái)車牌識(shí)別相機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)。但是隨著人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)管理不斷向智能化、個(gè)性化、化發(fā)展，通用車牌識(shí)別技術(shù)已漸漸不能滿足客戶的個(gè)性需求。
為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來(lái)；3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。
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