解读车牌识别未来趋势。在大数据时代,车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用,车牌识别设备,成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化,复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注,场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展,数据管理不断向智能化、个性化、化发展,通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割1、对车牌图像从左向右逐列扫描,并记录统计出每列的像素值为255的像素的个数,并将结果保存在一位数组count[width+1]中,其中count[i]用于存储第i列像素值为255的像素的个数。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字,这些字符不存在不连通性的问题,于是,仅仅利用一个阈值1就可以分割出车牌剩下的字符。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照定位自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,后选定一个1佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
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