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安裝自動(dòng)車輛識(shí)別系統(tǒng)后車輛通行，車牌識(shí)別一體機(jī)掃描車輛，通過(guò)4G/WiFi網(wǎng)絡(luò)直接將數(shù)據(jù)上傳云端，節(jié)點(diǎn)更少，系統(tǒng)更穩(wěn)定。
常見(jiàn)的車牌定位算法有：1)自適應(yīng)邊界搜索法，利用倒L形、橫線、垂直直線等結(jié)構(gòu)元素搜索、定位字符，然后找出符合特定格式的字符群，即視為車牌；(2)區(qū)域生長(zhǎng)法將邊緣圖像均勻性區(qū)域生長(zhǎng)，以獲取潛在的車牌區(qū)域，然后利用車牌的幾何特征和邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，去除偽車牌，即得真實(shí)車牌；(3)灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再利用車牌的幾何特征和車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖特征，再根據(jù)車牌的幾何形狀特征，對(duì)車牌進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，即將其視為車牌車牌；(4)基于字符串特征增強(qiáng)的分割方法，再用一種線性圖像的方法來(lái)分割牌照區(qū)域，再用一種方法來(lái)分割車牌的位置；(5)自適應(yīng)邊界搜索法，利用倒L形、橫線、垂直直線等結(jié)構(gòu)要素，對(duì)車牌進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，然后根據(jù)車牌的幾何特征和邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，去除偽車牌，即認(rèn)為是車牌車牌的真實(shí)車牌。
忻州偏關(guān)煤臺(tái)視頻門(mén)禁系統(tǒng)參考案例
字符優(yōu)化根據(jù)上述方法進(jìn)行字符定位和分割，很容易獲得單個(gè)字符圖像，但是此時(shí)字符圖像也可能會(huì)出現(xiàn)字符與邊框連接、字符變形、字符斷裂等情況，要真正識(shí)別字符位圖前需要進(jìn)一步進(jìn)行技術(shù)處理，如下圖車牌二值圖經(jīng)水平方向腐蝕后顯然有利于圖像分割和識(shí)別，但對(duì)于黑底和藍(lán)底的車牌字符進(jìn)行進(jìn)一步技術(shù)處理。通常采用的方法是對(duì)用于識(shí)別的字符位圖重新進(jìn)行采樣，然后在字符位圖的精確上下邊界值的基礎(chǔ)上，根據(jù)字符位圖的寬高值和新的邊值值重新確定字符像素點(diǎn)，并排除了非字符的情況，如左右邊值過(guò)小，上下邊界差過(guò)小等情況，用“？”代替。3、標(biāo)準(zhǔn)特征庫(kù)將切分的字符圖像轉(zhuǎn)換為40×40的點(diǎn)陣空間，并對(duì)二值特征進(jìn)行水平和垂直提取，并根據(jù)字符結(jié)構(gòu)在水平、垂直、左、右四個(gè)方向上的幾何投影圖像特征建立多維特征庫(kù)，其中從宋體字庫(kù)中選取標(biāo)準(zhǔn)漢字，從OCR-A字庫(kù)中選取字母及數(shù)字。將標(biāo)準(zhǔn)字符分別歸一化、輪廓化和特征提取，標(biāo)準(zhǔn)模板從特征提取中提取特征向量。
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