车牌识别系统识别率低的影响因素及解决方法:
1.受车辆行驶速度影响
车牌识别的相机会从连续播放的图片里选出其中的一张作为输出画面,然后在其中选取不同的帧数作为识别图片,从而达到视频识别的效果,所以这样就会出现当车速过快时,容易掉帧,识别不出来的情况,保定电子号牌识别,这种情况下大部分车牌识别系统厂家是通过添加一个减速带来解决。
1) 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
2) 牌照字符分割,电子号牌识别,把牌照中的字符分割出来;
3) 牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,组成牌照号码。
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。
1) 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,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,电子号牌识别价格,选定一个较佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸---和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支,而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测,需要具备---的处理速度并采用优异的算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,电子号牌识别厂家,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以---在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
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