车牌识别技术是如何实现车牌定位的?

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发表时间:2019-12-20 16:54作者:kdacctv

当前,车牌识别技术已经广泛应用于停车管理、称重系统、静态交通车辆管理、公路治超、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合,对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。


不过,你知道车牌识别技术是如何实现车牌定位的吗?


车牌定位,就是在车牌图像中找出最符合车牌特征的区域。其主要目的是在经图像预处理后原始灰度图像中寻出车牌的位置,并将包含车牌字符的一块子图像从整个图像中分割出来,供字符识别子系统之用,分割的准确与否直接关系到整个车牌字符识别系统的识别率。


车牌识别系统现阶段比较成熟的车牌定位方法有:基于图像的彩色信息法、基于纹理分析的方法、基于边缘检测的方法、基于数学形态学的方法、基于遗传算法的定位、基于神经网络定位等。


汽车牌照定位:在车牌识别系统中对车牌定位的算法包括三个过程,即颜色识别、形状识别、纹理识别。先通过颜色识别来初步确定车牌的所在区域,再结合车牌的形状特征以及纹理特征精确定位。


车牌识别系统都是基于牌照区域的特征来进行定位的,车辆牌照的主要特征如下:


1、颜色特征:车牌底色与字符颜色有着相应的组合,颜色对比强烈。如果对彩色图像进行定位,有蓝底白字白框线,黄底黑字黑框线,黑底白字白框线,白底黑f红1字黑框线等几种颜色搭配的车牌。如果对灰度图像进行定位,则有深色底浅色字和浅色底深色字两种组合。


2、几何特征:在车辆图像中,车牌通常是一个近似矩形或者平行四边形的区域???、高比例在一定范围内,标准长宽比值为3 .14,定位出来的车牌区域一般在此比值上下,相差不大。


3、纹理特征:在车辆牌照内,有7个字符规则排列,形成了特殊的纹理特征。通过车辆牌照的扫描线,灰度值有着较规则跳变。


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