车牌识别软件

发布时间:2020-10-06 23:27

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  车牌识别软件,安装在PC上即可运行。可完成进出车辆识别抓图和对进出车牌信息进行常规的统计分析,并且支持车牌信息回查,提高管理水平。

  车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算,其运行流程如下:

  车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。

  车牌定位算法的好坏,由车牌检出率来评估,市面上优秀的车牌识别系统,检出率能达到99%以上。

  其核心是利用车牌区域的纹理特性,188金宝搏。进行车牌定位,常用的车牌检测算法包括:利用梯度信息投影统计;利用小波变换作分割;车牌区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊,如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。

  在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。

  对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类器就可以对字符进行识别,常用的分类算法有神经网络,SVM等。

  车牌识别软件可广泛应用于智能交通、公路卡口、停车场管理、电子警察等领域。

  1、本测试随机选取了10000张停车场环境下的车辆图片,其结果仅说明相关产品在停车场环境下的识别效果;

  2、本测试进行的时间为2014年4月16日,测试对象为各厂家截止该时间最新的演示软件或SDK开发包,不代表该时间后相关厂家升级过的产品;

  车牌识别软件采用了独有的计算机视觉和图像处理算法,车牌定位识别迅速准确。 结合模式识别神经网络算法,具有自适应学习功能,从而能应付不同的环境、情况和光照条件。简单的用户程序接口使得用户很方便地将它嵌入用户应用程序。

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