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字符識(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)的核心關(guān)鍵

發(fā)布時(shí)間: 2022-03-09

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展車牌識(shí)別功能也越來越強(qiáng)

，車牌字符識(shí)別是車牌識(shí)別系統(tǒng)的最后一步

，也是最重要的一步

。字符識(shí)別的準(zhǔn)確性直接影響車牌識(shí)別系統(tǒng)的性能。

車牌識(shí)別系統(tǒng)采用視頻檢測(cè)模式構(gòu)建

。要求能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)車輛闖紅燈

、不按導(dǎo)向車道行駛、不按規(guī)定車道行駛

、逆行等違法行為可以同時(shí)檢測(cè)

，對(duì)違法車輛的捕獲率白天為90%，晚上為85%

，非法車輛的捕獲效率為80%

，這意味著車牌識(shí)別系統(tǒng)真的很強(qiáng)大。

傳統(tǒng)的車牌字符識(shí)別方法包括基于模板匹配的字符識(shí)別方法

、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別方法

、基于字符特性的識(shí)別方法

、基于統(tǒng)計(jì)分類器的字符識(shí)別方法等。

一種新的基于HOG功能的車牌識(shí)別攝像機(jī)字符識(shí)別方法

。HOG功能側(cè)重于同構(gòu)形狀信息分布

，在抵御同構(gòu)形狀變化方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。使用字符形狀信息可以更好地識(shí)別字符

，車牌經(jīng)常弄臟

，字符可以表示不同程度的變形、模糊

、斷裂

，但基本上可以保留字符形狀，利用形狀信息有效克服外部環(huán)境的干擾

。

該算法首先提取字符圖像的HOG特征

，將特征轉(zhuǎn)換為“叭”二進(jìn)制代碼，并對(duì)字符圖像的“指紋”信息進(jìn)行表征

。轉(zhuǎn)換為“叭”二進(jìn)制代碼

，不僅能抵抗噪聲干擾，還能減少噪聲對(duì)識(shí)別的影響

，識(shí)別速度快，特征之間的距離計(jì)算可以通過外部或操縱進(jìn)行

。

要識(shí)別的文字圖像時(shí)

，“圖案”信息將與文字模板庫(kù)中的“指紋”信息進(jìn)行比較，以查找距離最小的文字模板

。與此字符模板對(duì)應(yīng)的類別是字符識(shí)別結(jié)果

。基于HOG特征的字符識(shí)別算法具有較高的字符識(shí)別精度

、較強(qiáng)的字符噪聲抗干擾能力

、識(shí)別速度快、有廣闊的應(yīng)用前景

。

車牌識(shí)別攝像頭捕捉到的照片清晰地反映了車牌號(hào)

、漢字、車型

、裝載貨物等車輛的所有特征

，通過事故追蹤、刑事調(diào)查等公安工作

，可以通過車牌識(shí)別系統(tǒng)提供更全面

、更準(zhǔn)確的依據(jù)。

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