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車牌識(shí)別系統(tǒng)主要的工作重點(diǎn)有哪些?

  車牌識(shí)別系統(tǒng)主要的工作重點(diǎn)有哪些?車牌識(shí)別攝像機(jī)技術(shù)是一項(xiàng)涉及計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識(shí)別等學(xué)科的綜合技術(shù),車牌識(shí)別一般可以分為圖像獲取、車牌定位,字符分割和字符識(shí)別這四個(gè)主要組成部分,本文針對(duì)高清晰攝像機(jī)的應(yīng)用,對(duì)后三個(gè)重要環(huán)節(jié)進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:

車牌識(shí)別
  1.系統(tǒng)集成;在以上三個(gè)主要工作的基礎(chǔ)上,結(jié)合顏色判斷,傾斜校正、二值化等方面的研究,組成了一套車牌識(shí)別攝像機(jī)系統(tǒng)。通過對(duì)大量的實(shí)際應(yīng)用場景中的圖片進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了本文算法的有效性,整套系統(tǒng)具有較好的實(shí)用價(jià)值。
  2.基于多特征的字符識(shí)別:提取了字符的網(wǎng)格特征、小波矩特征和像素主成分特征,用最小距離分類器對(duì)字符進(jìn)行分類,針對(duì)相似字符,采用二次識(shí)別以提高識(shí)別正確率。
  3.基于投影和多級(jí)篩選的字符分割:通過投影法和合理利用車牌的先驗(yàn)知識(shí)并設(shè)置“多級(jí)濾波器”,有效降低了噪聲的干擾,消除了車牌字符斷裂和粘連對(duì)分割造成的影響。
  4.基于垂直邊緣跳變和滑動(dòng)窗口的車牌定位;在前人研究的基礎(chǔ)上,選取效果較好的Sobel垂直算子提取車牌圖像的垂直邊緣,引入真實(shí)車牌跳變的判斷條件,采用從租到細(xì)的策略進(jìn)行行定位,進(jìn)而利用滑動(dòng)窗口列定位,得到車牌所在的矩形區(qū)域。

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