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停车场车牌识别系统分割与识别车牌字符的技术类型

编辑:临朐县广利金属制品厂时间:2021-07-23

  据悉,停车场车牌识别系统在获得车辆图像后,便会可以采取一系列的数字图像处理与模式识别方法对图像的车牌进行识别。其中关键的是车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别这部分内容,本文解析的是车牌字符分割与车牌字符识别的主要研究现状:

  一、车牌字符分割:

  车牌字符分割是从定位到的车牌图像中分割出单个字符的过程,若无法完成字符分割,后续的字符识别算法将无法完成车牌字符的识别,或者是识别到了错误的结果。车牌字符分割根据使用的先验知识不同,划分为不同的方法,停车场车牌识别系统中常见的有以下几类:

  基于投影分析字符的分割法∶该类方法主要利用字符之间存在间隙的特点,分别对水平、垂直方向的投影进行分析,并根据车牌字符的先验知识完成了对车牌字符的分割。

  基于聚类分析字符的分割方法∶该类方法主要利用车牌中单个字符构成一个连通域的特点,对整个车牌图像进行连通域计算,再对各连通域按照牌照字符的固定高度、字符间距的固定比例等先验知识进行筛选,终将符合条件的连通域作为字符区域,从而完成车牌字符的分割。

  基于纹理特征分析的字符分割方法∶该类方法主要利用车牌图像中字符部分所占的信息量大的特点,将车牌图像划分为多个块,并求出每个图像块的熵,终将符合子图特征的图像块进行合并,得到分割后的车牌字符。

  二、车牌字符识别:

  车牌字符识别是将单个字符图像进行识别,得出图像所对应的自然语言字符的过程。其基本原理为寻找一种模式,使得待识别字符与标准字符相匹配。目前停车场车牌识别系统较常见的车牌字符识别法有以下几种:

  基于模板匹配的方法∶该类方法通过比较输入的字符图像与标准字符模板的相似度,取相似度较高的标准字符模板的类别作为车牌字符识别的输出结果。此类方法的优点是识别速度快、受噪声影响较小,缺点是难于准确的提取特征,因此识别正确率相对较差。

  基于人工神经网络的方法∶该类方法基于机器学习的思想,通过计算机模拟人脑神经细胞的结构和功能,从而使其完成字符识别。人工神经网络方法的基本步骤是先对标准库的字符模板进行特征提取,然后构建人工神经网络分类器,并用标准字符特征集完成训练,末后提取待识别字符图像的特征,并将其送入训练好的神经网络分类器,完成字符的识别。此类方法的优点是耐干扰性较好,缺点是实现相对困难,且需要的标准字符库数据量较大。