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系统识别车牌车牌的定位方法

作者:admin    发布时间:2021-05-31 00:06     浏览次数 :



  车牌,识别、系统是智能,交通、系统的重要组成部分,在管理的进程中扮演着重要的角色,在车辆、识别、系统中主要由三部分组成:车牌定位、字符分割、字符识别,其中车牌定位的成功直接虽然这些算法在某些特定条件下具有良好的识别效率,但由于受到天气、背景、车牌磨损和图像倾斜等干扰因素的影响,目前还不能完全满足实际应用的要求。


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  1.基于灰度图像的车牌定位方法


  灰度数字图像是每个像素只有一种采样颜色的图像。这种图像通常以从黑色到白色的灰度显示。为了方便车牌定位,图像被转换成二值图像,即只有黑白图像。


  2.基于小波变换的车牌定位方法


  小波变换具有很强的时域和频域局部分析能力。伸缩和平移功能,对模型进行多尺度详细分析,在高频时取窄的时间(空间)窗,在低频时取宽的时间窗,克服了不能同时在时域和频域获得良好局部特征的局限性。


  3.基于形态学的车牌定位方法


  数学形态学是由一组形态学代数算子组成,导出的,它可以分析和处理图像的形状和结构,图像,包括图像分割、特征提取、边界检测,图像滤波、图像增强和恢复等。数学形态学使用称为结构元素的探针来收集图像信息。当探头在图像中不断移动时,可以研究图像各部分之间的关系,从而可以理解图像的结构特性。


  4.基于神经网络的车牌定位方法


  神经网络是目前人工神经网络中研究比较深入、应用比较广泛的一种模型。网络的本质是多层感知器。使用神经网络对三个常用层(包括输入层、隐藏层和输出层)进行车牌定位的优点是可以充分利用神经网络的适应性,但这种方法也有缺点,进行网络训练需要一定的时间


  5.基于支撑定向机的定位方法


  该方法主要用于解决有限样本情况下的模式识别问题。在训练样本较少的情况下,该方法可以达到很好的分类和推广能力,由于车牌地区的纹理,需要找到一个好的分类,突出这个纹理特征,并将其与其他地区区分开来。


  在识别,车牌,现有系统的基础上,对近年来我国出现的车牌定位方法进行了整合,其中车牌定位是识别,车牌的关键


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