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有什么方法能够完成车牌识别?

来源:常州友奥门业科技有限公司发布时间:2020.03.06 9:09:23 关注:553

车牌识别是现代设备维护管理中的关键专用工具,能够对来往的车辆进行验证和统计,便于管理。通常来说,常州车牌识别是对数字的辨识,根据数字辨识与数据系统库相匹配并且进行统计。目前主要的统计方法有四种。那么,有什么方法能够完成车牌识别?

常州车牌识别

  (1)基于模版匹配的字符识别算法 模版匹配是一种经典的模式识别方法,直接的字符识别方法,其完成方法是测算输入模式与样版之间的相似性,取相似性样版为输入模式所属类别。这种方法具有较快的辨识速度,尤其对二值图像,速度更快,能够满足实时性要求。

(2)基于特性统计匹配法 针对字符图像的特征提取的方法多种多样,有逐像素特征提取法、垂直方向数据分析特征提取法、基于网格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。这些特性对通常噪声不敏感,选取的特性能够反映出图像的部分细节特性,方法相应简洁,然而在实际使用中,由于外界因素的存在常常会发生字符模糊不清、字符歪斜等状况,进而干扰辨识效果,当字符发生字的笔画结合、断裂、部分缺失时,此方法更为束手无策。因此,实际使用效果不好,抗干扰能力不高。

(3)基于边缘检测和水平灰度转变特性的方法 这类方法是使用多的,其细分类也多,有用可变矩形框模版进行检验检索满足条件的车牌矩形框区域的方法,有统计灰度水平跳变频度的方法,速度更快,漏检率低,但误检率高。

(4)基于颜色相似性及五颜六色边沿的算法 此类方法通常运用颜色模型转换,结合先验知识,进行定位和判断,不受大小限制,精度较高;缺点是对图像品质要求高,对偏色、车牌掉色及背景颜色干扰等状况束手无策,通常也不独立使用。

以上就是对“有什么方法能够完成车牌识别?”的辨识。不同技术诞生在不同时间,随着科学进步更好识别方法也会发生在我们眼前。在选择常州车牌识别的时候,用户应该根据实际需求选择,保证辨识

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