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车牌定位是车牌识别系统的基础

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车牌定位是车牌识别系统的基础

发布日期:2019-03-19 作者: 点击:

       随着现代化管理手段的进步和科学技术的日益发展,小区用户对车辆管理的要求越来越高。过去的人工刷卡的管理方式已经


不适应现代化发展的需要,针对目前快节奏,高速度的工作模式,要求管理方法和制度要有一个根本的改善,这种改善不但要适应


用小区管理的需求,也要适应社会的需求,要适应人的感官的需求和习惯性操作的需求。但是目前任何高科技产品都不能完全代替


人类的手工操作,不能完全取代人的思维,更不能与人的思维方式相吻合。因此我们在做自动化管理系统的设计时,要尽可能地强


调自动化手段,但又不可忽略人工干预的因素,二者巧妙地结合起来,可达到事半功倍的效果。


         车牌定位是车牌识别系统的基础,其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别系统识别率


的主要因素。车牌定位,即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理,从而准确地获得图像中


的车牌区域,其输入是原始的汽车图像,输出是车牌图像。

车牌识别系统

         在现实车牌识别系统中,由于光照不均匀、背景的复杂性等原因,造成准确定位出车牌的难度较大。目前,根据车牌的特征,


常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边


缘特征的车牌定位法等,这些方法各有所长。值得注意的是,车牌定位算法的分类并不是唯一的,区别算法类别的标准并不十分明


确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长,但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。


         车牌定位是车牌识别的关键步骤,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置,基于改进Isotropic Sobel


边缘检测算子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水


平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候


选区域,最后利用车牌特征去除伪车牌。


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