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,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,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。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,自动车牌识别,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,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,安徽车牌识别,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,识别车牌,并将其从图像中分离出来。
---车牌识别未来趋势。在大数据时代,车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用,成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化,车牌 识别系统,复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注,场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着---、云计算等技术的进一步发展,数据管理不断向智能化、个性化、化发展,通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
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