車牌定位

車牌定位是指根據(jù)車牌圖像的區(qū)域特征來將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開來，由于車牌區(qū)域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車牌區(qū)域的顏色一般為藍(lán)色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。識別、處理系統(tǒng)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中接收的車輛圖像、車牌定位、字符分割，然后自動(dòng)識別汽車牌照字符，這是車牌識別系統(tǒng)的核心過程。車牌的形狀一般為矩形。而車牌號在外形和排列上都存在規(guī)律性。車牌定位技術(shù)就是將上述特征經(jīng)過一定的變換與處理后，使之能作為車牌定位的依據(jù)。

該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車所有的圖像實(shí)行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的，這對交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠(yuǎn)的影響。

文章對計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進(jìn)行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進(jìn)行車牌識別的方法并重點(diǎn)研究，對在較為復(fù)雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在識別上取得了良好效果。

在日常生活中，車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用相對普遍，技術(shù)相對成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識別的準(zhǔn)確率。在車牌識別系統(tǒng)的幫助下，社區(qū)車輛管理方法的相關(guān)規(guī)定將在系統(tǒng)中得到鞏固。而對于車牌識別算法的廠家來說，如何延伸對目標(biāo)車輛的識別范圍，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的識別是市場所需。如何選擇一個(gè)好的車牌識別系統(tǒng)就成為重要任務(wù)。從技術(shù)上評價(jià)一個(gè)車牌識別系統(tǒng)好壞的標(biāo)準(zhǔn)又有哪些?

開始是車牌識別系統(tǒng)的識別率，一個(gè)車牌識別系統(tǒng)是否實(shí)用，其重要的指標(biāo)是識別率。