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車(chē)牌識(shí)別對(duì)圖像處理的方法!

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車(chē)牌識(shí)別對(duì)圖像處理的方法!

發(fā)布日期:2020-04-14 作者:速爾科技 點(diǎn)擊:

    車(chē)牌識(shí)別彩色圖像包含更多的信息,但是直接對(duì)彩色圖像進(jìn)行處理的話,系統(tǒng)的執(zhí)行速度將會(huì)降低,儲(chǔ)存空間也會(huì)變大。彩色圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法,在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用,合理的灰度化將對(duì)圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助,能夠節(jié)省儲(chǔ)存空間,加快處理速度。


哈爾濱車(chē)牌識(shí)別

    邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況,標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量,并且剔除不相關(guān)的信息,保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中,往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè),雖然,在原理上,可以用更高階的導(dǎo)數(shù),但是,因?yàn)樵肼暤挠绊懀诩兇舛A導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)噪聲敏感的現(xiàn)象,三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價(jià)值。此外,二階導(dǎo)數(shù)還可以說(shuō)明灰度突變的類(lèi)型,在有些情況下,如灰度變化均勻的圖像,只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界,此時(shí)二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲敏感,解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波,消除部分噪聲,再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。

其主要特點(diǎn)如下:

★識(shí)別系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的依賴(lài)性降低至最低程度,可實(shí)現(xiàn)全天候正常工作,且識(shí)別率保持較高水平。

★基于LPR識(shí)別系統(tǒng)提高了識(shí)別的速度和準(zhǔn)確性。

★可識(shí)別的最小號(hào)牌寬度為70個(gè)像素

★適應(yīng)復(fù)雜的氣候及光照條件,如陰天、雨天、晚上仍可保證高識(shí)別率。

★適應(yīng)高速大流量,車(chē)速在200km/h,單車(chē)道流量為30輛/分鐘時(shí)仍可保證高識(shí)別率(>95%)。

★實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻圖像的逐幀處理,視頻流觸發(fā),不用埋設(shè)地感線圈,避免破壞路面。

★無(wú)需地感及車(chē)輛檢測(cè)器,節(jié)省成本且施工簡(jiǎn)單快速,極大的縮短施工時(shí)間。

★具有極高的處理能力,對(duì)車(chē)輛行進(jìn)過(guò)程中所有圖像都進(jìn)行識(shí)別和處理,不依賴(lài)于單張圖片,有效提高設(shè)備對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。

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