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牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址?/span>二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,選擇匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
實際應(yīng)用中,車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響,如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率,也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率,除了不斷地完善識別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識別。以兩臺電動機(jī)拖動一個負(fù)載為例,當(dāng)一臺電動機(jī)的實際轉(zhuǎn)速大于另一臺電動機(jī)的同步轉(zhuǎn)速時,則轉(zhuǎn)速高的電動機(jī)相當(dāng)于原動機(jī),轉(zhuǎn)速低的處于發(fā)電狀態(tài),引起故障。在紙機(jī)經(jīng)常發(fā)生在榨部及網(wǎng)部,處理時需加負(fù)荷分配控制??梢园烟幱诩垯C(jī)傳動速度鏈分支的變頻器特性調(diào)節(jié)軟一些。過流故障過流故障可分為加速、減速、恒速過電流。其可能是由于變頻器的加減速時間太短、負(fù)載發(fā)生突變、負(fù)荷分配不均,輸出短路等原因引起的。這時一般可通過延長加減速時間、減少負(fù)荷的突變、外加能耗制動元件、進(jìn)行負(fù)荷分配設(shè)計、對線路進(jìn)行檢查。
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