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車牌識別技術(shù)的工作流程詳解（上）
發(fā)布時間 : 2021-05-26 09:08:42
四,、車牌切分模塊
車牌識別系統(tǒng)的車牌切分模塊是運用了車牌文字的顏色、灰度,、邊緣分布等特征,，比較好的排除了車牌其他干擾因素的影響，同時可以容忍有一定傾斜度的車牌,。這種算法對類似移動式稽查的車牌圖像噪聲較大的比較有利,。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統(tǒng)中,，通常都是采用多種識別模型相互配合的方式來構(gòu)建一種層次化的字符識別流程,，可以有效的提高字符識別的準(zhǔn)確率。同時,，在字符識別之前,，使用計算機智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理,，不僅可以提高圖像質(zhì)量，還可以保留圖像信息,，提高相似字符的可區(qū)分性,，保證字符識別的可靠性。
六,、車牌識別結(jié)果決策模塊
具體而言,，決策模塊是利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結(jié)果進(jìn)行智能還的決策,。是通過計算觀測幀數(shù),，識別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性,、速度穩(wěn)定性,、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌,，還是輸出識別結(jié)果,，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息,，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤,，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。
七,、車牌跟蹤模塊
車牌識別系統(tǒng)的車牌切分模塊是運用了車牌文字的顏色、灰度,、邊緣分布等特征,，比較好的排除了車牌其他干擾因素的影響，同時可以容忍有一定傾斜度的車牌,。這種算法對類似移動式稽查的車牌圖像噪聲較大的比較有利,。
五、車牌識別模塊
在車牌識別系統(tǒng)中,，通常都是采用多種識別模型相互配合的方式來構(gòu)建一種層次化的字符識別流程,，可以有效的提高字符識別的準(zhǔn)確率。同時,，在字符識別之前,，使用計算機智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理,，不僅可以提高圖像質(zhì)量，還可以保留圖像信息,，提高相似字符的可區(qū)分性,，保證字符識別的可靠性。
六,、車牌識別結(jié)果決策模塊
具體而言,，決策模塊是利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結(jié)果進(jìn)行智能還的決策,。是通過計算觀測幀數(shù),，識別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性,、速度穩(wěn)定性,、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌,，還是輸出識別結(jié)果,，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息,，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤,，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結(jié)果的正確性和可靠性。
七,、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀,、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息,。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯能力的運動模型和更新模型,，使得那些被短時間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測，最終只輸出一個識別結(jié)果,。
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