車(chē)牌識(shí)別一般應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)、收費(fèi)站、高速公路上等場(chǎng)景，滿(mǎn)足車(chē)牌識(shí)別方便管理收費(fèi)等功能，但車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也是由諸多環(huán)節(jié)組成的，采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊，從而滿(mǎn)足車(chē)牌識(shí)別的輸入處理輸出的全過(guò)程，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的黑科技，咱們一起來(lái)瞧一瞧。

1、車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊

車(chē)輛檢測(cè)跟蹤模塊主要是對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷車(chē)輛的位置，對(duì)圖像中的車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，并記錄車(chē)輛的特寫(xiě)圖片，配合跟蹤模塊，是識(shí)別結(jié)果更加合理，可以檢測(cè)無(wú)牌車(chē)輛并輸出結(jié)果。

2、車(chē)牌定位模塊

車(chē)牌定位模塊實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征，融合車(chē)牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。其準(zhǔn)確性大大提高。

3、車(chē)牌矯正模塊

由于受拍攝條件的限制，圖像中的車(chē)牌總不可避免存在一定的傾斜，為了提高車(chē)牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快速，而且利用的是車(chē)牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來(lái)的影響。

4、車(chē)牌切分模塊

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的車(chē)牌切分模塊利用了車(chē)牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車(chē)牌周?chē)渌肼暤挠绊?，并能容忍一定傾斜角度的車(chē)牌。有利于移動(dòng)式稽查這種車(chē)牌圖像噪聲較大場(chǎng)景。

5、車(chē)牌識(shí)別模塊

在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，還可提高圖像質(zhì)量，保證車(chē)牌識(shí)別的正確率。

6、車(chē)牌識(shí)別結(jié)果決策模塊

車(chē)牌識(shí)別結(jié)果決策模塊利用一個(gè)車(chē)牌經(jīng)過(guò)視野的過(guò)程留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過(guò)計(jì)算觀(guān)測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車(chē)牌的綜合可信度評(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車(chē)牌，還是輸出識(shí)別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。

以上就是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)使用到的技術(shù)，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用幫助人們更加高質(zhì)的生活，需要的可以參考哦，也可以點(diǎn)擊-在線(xiàn)客服進(jìn)行咨詢(xún)，繼續(xù)關(guān)注慧翼科技，了解車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)更多資訊。