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有哪些算法可以實現車牌識別

發布時間:2020年05月11日點擊:

車牌識別是現代設施管理中的重要工具,能夠對來往的車輛進行認證以及記錄,方便管理。通常來說通過數字識別與數據庫對應並且進行記錄。目前主流的記錄方法有四種。那麽,有哪些算法可以實現車牌識別?
有哪些算法可以實現車牌識別

(1)基於模板匹配的字符識別算法

模板匹配是一種經典的模式識別方法,是最直接的字符識別方法,其實現方式是計算輸入模式與樣本之間的相似性,取相似性最大的樣本為輸入模式所屬類別。這種方法具有較快的識別速度,尤其對二值圖像,速度更快,可以滿足實時性要求。

(2)基於特征統計匹配法

針對字符圖像的特征提取的方法多種多樣,有逐像素特征提取法、垂直方向數據統計特征提取法、基於網格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。這些特征對一般噪聲不敏感,選取的特征能夠反映出圖像的局部細節特征,方法相對簡單,然而在實際應用中,由於外部原因的存在常常會出現字符模糊、字符傾斜等情況,從而影響識別效果,當字符出現筆畫融合、斷裂、部分缺失時,此方法更加無能為力。因此,實際應用效果不理想,抗幹擾性不強。
有哪些算法可以實現車牌識別

(3)基於邊緣檢測和水平灰度變化特征的方法

這類方法是使用最多的,其細分類也多,有用可變矩形模板進行檢測搜索符合條件的車牌矩形區域的方法,有記錄灰度水平跳變頻度的方法,速度快,漏檢率低,但誤檢率高。

(4)基於顏色相似度及彩色邊緣的算法

此類方法一般利用顏色模型轉換,結合先驗知識,進行定位和判斷,不受大小限製,精度較高;缺點是對圖像品質要求高,對偏色、牌照褪色及背景色幹擾等情況無能為力,一般也不獨立使用。


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