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日常生活中車牌識別智能系統(tǒng)的運用和優(yōu)勢
日期：2020-8-12 17:51:23 人氣：
隨著城市的日益現(xiàn)代化，世界各國的汽車數(shù)量迅速增加，導致道路交通的負擔越來越重。它使許多國家開始關注道路交通的自動控制和揀選以及所謂的智能交通系統(tǒng)，該系統(tǒng)已逐漸應用于交通新聞統(tǒng)計收集、道路車間通信、停車場揀選、不停車自動收錢以及車輛自動駕駛等領域。
上述邊界都與汽車牌照的自動識別有關。LPR不僅可以消除在交通路口、高速公路、軍事要塞和政府大門進出車輛的及時備案和交通統(tǒng)計，還可以對遇到麻煩的車輛、被盜車輛和犯罪分子進行識別和攔截：LPR還可以對在停車場進山的車輛進行記錄統(tǒng)計和查詢。
為了保護安全和防盜，并協(xié)助自動記錄費用，這無疑節(jié)省了人力和資金，同時提高了交通清潔的效用。隨著計算機功能的興起和計算機視覺技術的發(fā)展，自動車牌識別技術日益成熟和完善。然而，當應用到現(xiàn)實中時，仍然有一些異常。
例如，鑒于車牌圖片的特殊性，圖片中的車牌往往是傾斜的，傾斜的車牌很難被分辨和識別，因此在車牌識別系統(tǒng)中處理傾斜異常是非常必要的。一般來說，整個車牌識別系統(tǒng)分為四個部分：圖像采集、車牌定位、字符支持和字符識別。本文在現(xiàn)有研究方法的基礎上，詳細闡述了在Vi sual c平臺下采集的圖像經(jīng)過了灰度化、二值化、邊緣檢測和中值濾波等一系列預處理過程。在車牌定位模塊中，基于邊緣檢測和二值化的步驟，利用灰度跳變的特性檢測車牌的上邊界，然后利用垂直投影法檢測車牌的上下邊界。
至此,車牌十足定位出來:在車牌圖片的歪斜匡正模塊中,本文經(jīng)過對圖片上下半邊目的像素均勻高度的統(tǒng)計來實行歪斜的調解;末了獲得字符的大意高度,后糾分獲得單個字符的寬度的步驟,正確支解單個字符;在此底子上體系不妨殺青后續(xù)開拓,殺青末了一步的字符辨認.在這個條件下同時指出了體系的不及和有待抬高的方位.
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