常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点,在经过Mean Shift算法迭代后,如果较终收敛于同一点,则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历,得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。
该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后,会用数字字符的方法输送得出的信息,小区停车场车牌识别系统,这样不仅存储空间少,而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛,它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的,濮阳停车场车牌识别系统,这对交通发展领域有深远的影响。
文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究,摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究,停车场车牌识别系统厂家,对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究,在识别上取得了良好效果。
车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度,这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是车辆如果严重chao速,摄像设备所拍到的图像的清晰度很差,所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此,研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。
chao速的车辆的拍照得到的图片质量比较差,车牌自动辨认系统在车牌辨认上的方便和快捷性比人工车牌辨认强得多,它不仅蕴含着非常大的经济价值而且对社会的发展也有很大的推动作用,因此对车牌自动辨认中的图像处理方法的改进是很有必要的。