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牌照字符識(shí)別

方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇1佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，移動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車1牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、不真實(shí)牌1照等等;實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車1牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車1牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。

作為智能交通領(lǐng)域確定車輛身份的重要手段，車1牌識(shí)別技術(shù)為實(shí)現(xiàn)交通的智能管理發(fā)揮了很大作用，在各項(xiàng)工作中都有車1牌識(shí)別技術(shù)的滲透。

超1速違1章處罰

車1牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車輛超1速違1章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn)，抓拍超1速的車輛并識(shí)別車1牌號(hào)碼，將違1章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口;在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車1牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超1速車輛的號(hào)碼比對(duì)，一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)1法人員處理。與傳統(tǒng)的超1速監(jiān)測(cè)方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)1法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、高1效、隱蔽，司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超1速，嵌入式車牌識(shí)別一體機(jī)，極大地減少了因超1速引發(fā)的事故。

首先是車牌識(shí)別的識(shí)別率，一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，車牌識(shí)別道閘系統(tǒng)，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)部門做過專門的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，句容車牌識(shí)別，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。

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