隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進一步提高識別的準確性和魯棒性。
車牌識別圖像采集:
通過模擬攝像機或高清攝像機對過往車輛進行實時、不間斷記錄、采集。
車牌定位:
車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。
車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評估，市面上的車牌識別系統(tǒng)，檢出率能達到99%以上。
其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進行車牌定位，常用的車牌檢測算法包括:利用梯度信息投影統(tǒng)計;利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復雜場景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個難點。
車牌識別軟件采用了的計算機視覺和圖像處理算法，車牌定位識別迅速準確。 結(jié)合模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，具有自適應學習功能，從而能應付不同的環(huán)境、情況和光照條件。簡單的用戶程序接口使得用戶很方便地將它嵌入用戶應用程序。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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