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針對車牌開展配套的定位操作,目的是在拍攝獲得的汽車圖像之內(nèi),識別具體的車piao范圍,同時將車牌圖像實現(xiàn)提取操作,以此來實現(xiàn)之后的切分以及識別的操作。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣,在預處理圖中比較集中,且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別,因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌定位屬于綜合識別體系的關(guān)鍵構(gòu)成,科學的判斷具體的車牌范圍,則屬于提升綜合體系識別率的核心要素。以形態(tài)學和有關(guān)的邊緣檢測作為基礎的定位方式,核心為五方面的基礎流程。
智能交通車牌辨認系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認三部分。其基本工作過程如下:
1)當行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時,會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。若系統(tǒng)被喚醒便會一直處于工作狀態(tài),攝像頭上的傳感器一旦被觸發(fā),相機便會拍下車輛圖像;
2)被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進行圖像增強和濾波等預處理操作;
3)由自動識別系統(tǒng)的檢索模塊對車牌圖像進行搜索與檢測,在定位出包含牌照字符的長方形形區(qū)域的基礎上對上述矩形區(qū)域進行分割;
4)對牌照處理以后的字符進行2值化并分割出7個字符,經(jīng)化后輸入字符辨認系統(tǒng)進行對比分析。
其次,車牌識別系統(tǒng)的識別速度也很關(guān)鍵。識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果,那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標和寬度,就可以對字符進行分割。