車牌識別感光部件對外部環(huán)境的處置
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環(huán)境是影響車牌辨認的主要要素，在采集車輛圖像時，由于環(huán)境光線變化猛烈，白晝光較強、夜間較弱，面光與背光不同，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時受環(huán)境光線影響較大，車速過高、采集設備的動態(tài)范圍等都使成像質量難以得到有效。當辨認算法以為車牌到達了成像位置時系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開端拍攝，這對觸發(fā)設備的牢靠性和響應速度都有較高的請求。所以要處理環(huán)境形成辨認率低下的問題，還要靠攝像機的感光部件對外部環(huán)境的處置。
字符識別
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對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理，特征提取，然后經過機器學習或與字符數據庫模板進行匹配，后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有：模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點是識別速度快、方法簡單，缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經網絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時；支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本；Adaboost分類法能側重于比較重要的訓練數據，識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識別率，也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
隨著行業(yè)的發(fā)展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(tǒng)(車牌識別系統(tǒng))的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比，系統(tǒng)可以實現自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區(qū)分內外部車輛、自動計算車位數、自動報警等諸多智能化功能。
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