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由于車牌識別是內蒙古車牌識別系統的關鍵的一步,隨著停車場的不斷發展,對車牌識別系統的要求越來越高,車牌識別功能也越來越強。字符識別的準確性對車牌識別系統性能的影響很重要。
根據視頻檢測模式建立的車牌識別系統,要求車輛在工作時可以實時監測闖紅燈、不按導向車道行駛、不按規定車道行駛、逆行等違法行為。識別率一般需要在白天達到90%,晚上達到85%,80%,所以今天的車牌識別系統越來越強。
基于模板匹配的字符識別方法、基于神經網絡的字符識別方法、基于字符特征的識別方法、基于統計分類器的字符識別方法等都屬于傳統的車牌字符識別方法。
一款新車牌識別攝像頭字符識別基于HOG功能的功能側重于同構形信息的分布,在抵御同構形變化方面優勢明顯。利用字符形信息好的識別字符,車牌往往比較臟,字符能表示不同程度的變形、模糊、斷裂,但基本能保留字符形,有效克服外界環境的干擾。
轉換成揚聲器二進制碼不但能夠抵御噪音干擾,還能夠降低噪音對鑒別的影響。鑒別速度快,能夠根據外部或操作計算特性中間的間距。該算法提取字符圖象的hog特性,將特性轉換成揚聲器二進制碼,并表明字符圖象的指紋信息。
基于HOG特性的字符識別算法具有較高的字符識別精度,具有較強的字符噪聲抗干擾能力,識別速度快,應用前景廣。在文字圖像識別文字模板庫中的指紋信息進行比較,找到小的文字模板。對應該字符模板的類別是字符識別結果。
車牌識別攝像頭拍攝的照片清晰反映了車牌號碼、漢字、車型、貨物裝載等車輛的特征。
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