提供电动门及门控产品整体解决方案

智能/安全/高品味
您暂无未读询盘信息!
请您登录网站后台查看!
18392223367
新闻资讯
当前位置 当前位置:首页 > 新闻资讯 > 常见问题

车牌识别技术是怎么实现定位的,你知道吗?

发布时间: 2021-09-06    作者:admin
  分享到:   
二维码分享
目前,车牌识别技术已广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、高速公路治超、高速公路检查、车辆调度、车辆检测等场合,对维护交通安全和城市秩序、预防交通拥堵、实现交通自动化管理具有现实意义。但是,你知道车牌识别技术是如何实现车牌定位的吗?

车牌定位就是在车牌图像中找出符合车牌特征的区域。其主要目的是在图像预处理后找到车牌在原始灰度图像中的位置,并从整幅图像中分割出包含车牌字符的子图像,供字符识别子系统使用。分割的准确性直接关系到整个车牌字符识别系统的识别率。目前,车牌识别系统中成熟的车牌定位方法包括基于图像的颜色信息法、纹理分析法、边缘检测法、数学形态学法、基于遗传算法的定位、基于神经网络的定位等。

车牌识别

车牌定位:车牌识别系统中的车牌定位算法包括三个过程,即颜色识别、形状识别和纹理识别。首先通过颜色识别初步确定车牌所在区域,然后结合车牌的形状特征和纹理特征进行定位。车牌识别系统是基于车牌区域的特点。车辆号牌的主要特征如下:
1、色彩特点。
背景色和人物色有对应组合,色彩对比强烈。如果定位了彩色图像,则有几个颜色匹配的车牌,如蓝色背景上的白色边框、黄色背景上的黑色边框、黑色背景上的白色边框、白色背景上的黑色边框。如果定位灰色图像,有两种组合:暗背景浅色单词和亮背景深色单词。
2.几何特征。
在车辆图像中,车牌通常是矩形或平行四边形区域。宽高比在一定范围内,标准长宽比为3 .14。定位的车牌区域一般在这个比例左右,差别不大。
3.纹理特征。
在车辆牌照中,有7个字符规则排列,形成特殊的纹理特征。通过车牌的扫描线,灰度值有规律的跳跃。