合肥進軍|識別率高(圖)-停車場車牌識別-黃山車牌識別

一個車牌識別系統是否實用，的指標是識別率。國際交通技術作過專門的識別率指標論述，要求是24小時全天候全牌正確識別率95%以上。為了測試一個車牌識別系統識別率，需要將該系統安裝在一個實際應用環境中，全天候運行24小時以上，采集至少1000輛自然車流通行時的牌照進行識別，并且需要將牌照圖像和識別結果存儲下來，黃山車牌識別，以便調取查看。然后，還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。

車牌識別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字符識別。三個步驟地識別工作相輔相成，各自的有效率都較高，停車場車牌識別，整體的識別率才會提高。識別速度的快慢取決于字符識別，字符的識別目前的主要應用技術為比對識別樣本庫，即將所有的字符建立樣本庫，字符提取后通過比對樣本庫實現字符的判斷，識別過程中將產生可信度、傾斜度等中間結果值；另一種是基于字符結構知識的字符識別技術，更加有效的提高識別速率和準確率，適應性較強。

車牌識別系統的關鍵技術及算法。邊緣檢測：邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領域內灰度的變化情況，標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數據量，并且剔除不相關的信息，保存圖像重要的結構屬性。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導數進行邊緣檢測，雖然，在原理上，地下停車場車牌識別，可以用更高階的導數，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導數操作中就會出現對噪聲敏感的現象，三階以上的導數信息往往失去了應用價值。此外，二階導數還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導數可能找不到邊界，此時二階導數就能提供很有用的信息。為了減少二階導數對噪聲敏感，小區車牌識別，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。

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