日期：2021-12-22 編輯：馳安科技 閱讀量： 1438
車牌識別系統是計算機視頻圖像識別技術在車輛牌照識別中的一種應用。車牌識別在高速公路車輛管理中得到廣泛應用，電子收費(ETC)系統中，也是結合DSRC技術識別車輛身份的主要手段。車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取并識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特征提取、車牌字符識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，最新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。那么車牌識別系統的識別技術有哪些?接下來馳安科技車牌識別系統廠家的小編就來給大家詳細的介紹一下車牌識別系統的識別技術，主要有以下三點：
1、圖像處理技術：運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究最早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且最終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的最小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。
2、傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。
3、人工神經網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著唯一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。
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