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上饶智能车牌识别系统,智能车牌识别系统 |
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车牌识别系统的字符识别
对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；Adaboost分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。我国车牌由汉字、英文字母和阿拉伯数字3种字符组成，且具有统一的样式，这也是识别过程的方便之处。但由于车牌很容易受外在环境的影响，出现模糊、断裂、污损字符的情况，如何提高这类字符和易混淆字符的识别率，也是字符识别的难点之一。易混淆字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
车牌识别速度：识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
随着新能源汽车和个性化车牌的普及，车牌识别技术也需不断更新以适应新的需求。 4. **发展趋势**： * **深度学习应用**：随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）等算法在车牌识别中的应用将进一步提高识别准确率和速度。 * **多模态识别**：结合其他传感器数据（如雷达、红外等），实现多模态融合的车牌识别，提高复杂环境下的识别性能。 * **云端协同处理**：借助云计算和大数据技术，实现车牌数据的实时上传、存储和分析，为交通管理和安防监控提供更强有力的支持。
