详细说明
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产品参数
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品牌:恒鑫隆
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产地:深圳
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加工定制:是
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适用范围:工厂、单位、小区、学校、景区等
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材质:铝合金
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是否进口:否
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颜色:深空灰黄色可选
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公司行业:安防
在实际开发过程中,车牌图像预处理的去处噪声环节计算量大,所消耗的时间也多。因此,采用有效的中值滤波算子在去噪质量的基础上,减少计算量,加快处理速度变得尤为重要。 车牌识别是一种典型的复杂背景下模式识别问题,其中关键也解决的问题往往集中在车牌定位的过程上。车牌定位的工作主要是从拍摄到的汽车图像中找到汽车牌照所在的位置,并把车牌从该区域中准确地分割出来,便于字符分割使用。在车牌识别系统中,牌照区域的确定是影响系统的重要因素之一,牌照的定位准确定位与否直接影响到字符分割和识别的准确率。
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字符识别 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与的模板进行匹配,选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
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