停RR牌识别系l问题解x?/h1>
随着车牌识别相同技术的不断成熟与发展,其应用也得到大面U普及推qѝ就目前交通系l?ITS)的徏设来看,车牌识别技术已逐渐演化成ؓITS的基应用技术,q发挥着日益重要的作用。作为道路监控必不可的技术手D,怿未来对于车牌识别pȝ现存问题的解军_然带动整个智能交通行业进入一个新的发展阶Dc?/span>
当前停R?/span>车牌识别pȝ存在的几个主要问题:
1、R牌定位与字符分割
2、高分L率与识别速度的矛?/span>
3?a href="http://www.wutangzhiyimo.com/cpsbjt/" target="_blank">车牌识别pȝ的适应性急需加强
4、R牌识别系l对污损车牌的识别效果不?/span>
那么Q?/span>停RR牌识?/span>pȝ问题解决Ҏ(gu)应该如下Q?/span>
感光部g对外部环境的处理
环境是媄响R牌识别的主要因素Q在采集车辆囑փӞ׃环境光线变化剧烈Q白天光较强、夜间较弱,面光与背光不同,上午和下午的光照方向也不一P抓拍囑փ时受环境光线影响较大QR速过高、采集设备的动态范围等都成像质量难以得到有效保证。当识别法认ؓ车牌辑ֈ了最x像位|时pȝ触发pȝ开始拍摄,q对触发讑֤的可靠性和响应速度都有较高的要求。所以要解决环境造成识别率低下的问题Q还要靠摄像机的感光部g对外部环境的处理?/span>
对图像预处理
车牌定位之前一般要对图像做预处理,然后再进行R牌的定位、分剌Ӏ识别等部分。由于得到的车牌囑փ可能含有较多噪声Q或囑փҎ(gu)度不强、R牌被部分遮挡、R牌处出现污点、变脏、模p退艌Ӏ有其它字符区域q扰、以及出现因q动产生的图像模p失真等情况Q所以定位算法实现v来有较多困难。对于字W分Ԍ则可能存在光照不均、污q严重、R牌倾斜、对比度、牌照退艌Ӏ牌照字W粘q等不利因素Q这样就需要研发与之适应的算法。如法能适应各种复杂环境和有噪声、R牌遮挡、R牌倾斜{状늚话,那就可以大大提高车牌识别的概率?/span>
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