智能交通

車牌識別框架流程與應(yīng)用分析車牌識別是利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行車牌號碼、車牌顏色自動識別的模式識別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。該技術(shù)常用于停車場及小區(qū)出入口、高速公路收費站、公路卡口和城市交通。

現(xiàn)在，隨著人們安防意識的提高，對安防力度的投入加大，車牌識別產(chǎn)品的應(yīng)用也將越來越普遍化。而一體化、智能化、高清必將成為車牌識別系統(tǒng)發(fā)展的主流方向。

車牌識別的方法大致

目前對車牌識別的方法大致可以分為三類，模板匹配，SVM，和深度學(xué)習(xí)的方法，其中，深度學(xué)習(xí)的方法用的更加廣泛，深度學(xué)習(xí)上采用車牌識別的方法可分為直接檢測算法和間接檢測算法。對于車牌識別，有著不同的數(shù)據(jù)集，我們需要對不同公共數(shù)據(jù)集進行比較和說明，然后對針對不同的數(shù)據(jù)集，工作站，精度和時間進行比較，這樣才能的衡量算法的優(yōu)勢和劣勢，然后再對未來研究方向進行展望。

車牌識別技術(shù)原理

車牌識別技術(shù)原理都是一樣的，具體流程如下：圖像與獲取、車牌定位、字符分割字符識別、輸出結(jié)果。不一樣的是在上述環(huán)節(jié)中采用不同的技術(shù)，比如作為核心技術(shù)的車牌定位，就可能用到(1)自適應(yīng)邊界搜索法、(2)區(qū)域生長法、(3)灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)算法、(4)基于字符串特征增強的分割方法、(5)模糊聚類法、(6)基于灰度圖的車牌定位和分割法、(7)DFT變換法等等。