车牌识别系统采用高度模块化的设计,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌识别结果决策模块识别结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录,对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价,从而决定是继续---该车牌,还是输出识别结果,车牌识别系统,或是---该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误,---提高了系统的识别率和识别结果的正确性和---性。
如何解决场景中诸多个性的功能点,是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口,重构车牌识别技术的落地应用新生态。在上亿张学习样本数据持续积累、---学习算法不断进化的基础上,同时结合单个场景大量样本图片,针对性算法训练,车辆识别系统道闸,完1美解决特定场景识别难点。借助于扎实的领域积累,针对场景环境复杂、客户需求多样等问题,深睛对每个场景都进行了落地场景的设计,为复杂场景赋予个性化功能设计,达成场景---的特定功能,合肥车牌识别,---场景痛点,成功解决场景个性化需求难题。相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长,车牌识别技术落地场景将会不断细分,个性化、定制化产品将会越来越多。
在车牌的字符分割中,有许多因素会对车牌的字符分割造成影响,例如图像的噪声、车牌的定位不精1确、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法,该算法能够克服这些因素造成的---影响,并且能够准确的分割出车牌,为后续的精1确识别做好准备。为了分割出相互独立的字符,对经过otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
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