车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,车牌识别系统,如何在自然背景中准确地确定牌照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范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,后选定一个1佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
车牌识别系统采用高度模块化的设计,淮北车牌识别,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的---,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的,自动车牌识别,为切分和识别模块做准备。使用---设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是车牌的整体信息,车牌识别门禁,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。
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---模块车牌---模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌---模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地---和预测,终只输出一个识别结果。
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