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本文摘要:车牌识别系统采用高模块化设计,将车牌识别过程的各个环节作为独立国家的模块。

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车牌识别系统采用高模块化设计,将车牌识别过程的各个环节作为独立国家的模块。一、车辆检测追踪模块,车辆检测追踪模块主要对视频流程进行分析,分辨其中车辆的方位,对图片中的车辆进行追踪,并在车辆方位的最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于追踪模块的重新添加,系统需要很好地解决各种外界的障碍,从而获得更合理的识别结果,检测违规车辆并输入结果。二、车牌定位模块,车牌定位模块是最重要的一环,是前一环的基础,其准确性对整体系统性能的影响极大。

牌照系统几乎抛弃了以往的算法构想,构筑了基于自学的多种特征融合的牌照定位新算法,限于各种简单的背景环境和不同的照相机角度。三、车牌矫正和精确定位模块,由于不受摄影条件允许,图像中的车牌总是不可避免地不存在一定的弯曲,必须进一步提高车牌图像的质量,计划重复和识别模块。

用于精心设计的缓慢图像处理过滤器,不仅计算缓慢,还利用车牌整体信息,防止局部噪音的影响。该算法的另一个优点是,通过对多个中间结果的分析,可以精确定位牌照,进一步增加非牌照区域的影响。四、车牌重复模块,车牌系统的车牌重复模块利用车牌文字的灰度、颜色、边缘等各种特点,可以更好地引导车牌周围其他噪音的影响,忽略一定弯曲角度的车牌。

这种算法不利于移动检查这种车牌图像噪音小的应用。五、牌照识别模块在牌照识别系统中,一般采用多种识别模型组合的方法展开牌照识别,构建层次化的文字识别流程,有效提高文字识别的正确率。另一方面,在文字识别之前,用于计算机智能算法对文字图像进行前期处理,不仅可以尽量保持图像信息,还可以提高图像质量,提高相近文字的区别性,确保文字识别的可靠性。

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六、车牌识别结果决策模块、识别结果决策模块,具体来说,决策模块利用车牌通过视野的过程留下的历史记录,对识别结果展开智能决策。通过计算,对帧数、识别结果的稳定性、轨迹的稳定性、速度的稳定性、平均值的可靠性和相似性等程度进行了对该车牌的综合可靠性评价,之后追踪该车牌,输入识别结果,或者拒绝接受该结果。该方法综合利用了所有帧信息,增加了以往单幅图像识别算法带来的偶然错误,大大提高了系统识别率和识别结果的正确性和可靠性。七、车牌追踪模块记录了车牌追踪模块在车辆行驶过程中车牌的方向、外观、识别结果、可靠性等各种历史信息。

车牌追踪模块使用具有一定容错能力的运动模型和改版模型,因此短时间内复盖或瞬间模糊的车牌仍能正确追踪和预测,最后只输入一个识别结果。


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