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有哪些算法可以实现车牌识别

发布时间:2020年05月11日点击:

车牌识别是现代设施管理中的重要工具,能够对来往的车辆进行认证以及记录,方便管理。通常来说通过数字识别与数据库对应并且进行记录。目前主流的记录方法有四种。那么,有哪些算法可以实现车牌识别?
有哪些算法可以实现车牌识别

(1)基于模板匹配的字符识别算法

模板匹配是一种经典的模式识别方法,是最直接的字符识别方法,其实现方式是计算输入模式与样本之间的相似性,取相似性最大的样本为输入模式所属类别。这种方法具有较快的识别速度,尤其对二值图像,速度更快,可以满足实时性要求。

(2)基于特征统计匹配法

针对字符图像的特征提取的方法多种多样,有逐像素特征提取法、垂直方向数据统计特征提取法、基于网格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。这些特征对一般噪声不敏感,选取的特征能够反映出图像的局部细节特征,方法相对简单,然而在实际应用中,由于外部原因的存在常常会出现字符模糊、字符倾斜等情况,从而影响识别效果,当字符出现笔画融合、断裂、部分缺失时,此方法更加无能为力。因此,实际应用效果不理想,抗干扰性不强。
有哪些算法可以实现车牌识别

(3)基于边缘检测和水平灰度变化特征的方法

这类方法是使用最多的,其细分类也多,有用可变矩形模板进行检测搜索符合条件的车牌矩形区域的方法,有记录灰度水平跳变频度的方法,速度快,漏检率低,但误检率高。

(4)基于颜色相似度及彩色边缘的算法

此类方法一般利用颜色模型转换,结合先验知识,进行定位和判断,不受大小限制,精度较高;缺点是对图像品质要求高,对偏色、牌照褪色及背景色干扰等情况无能为力,一般也不独立使用。


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