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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。在日常生活中，車牌識(shí)別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用相對(duì)普遍，技術(shù)相對(duì)成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率。車牌的形狀一般為矩形。而車牌號(hào)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)。

隨著社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步，車牌識(shí)別已經(jīng)逐漸的發(fā)展成為智能交通系統(tǒng)中較為重要的組成部分，也是收費(fèi)系統(tǒng)防止作bi的重要手段，更是高速系統(tǒng)自動(dòng)化收費(fèi)系統(tǒng)必須解決的關(guān)鍵問題，主要的目的是可以從圖像中自動(dòng)提取出車牌的圖像，分割字符圖像，實(shí)現(xiàn)對(duì)車牌信息的識(shí)別和比對(duì)。它不僅僅是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別技術(shù)重要的研究話題，更是交通管理智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，國內(nèi)外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。在車牌識(shí)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。

對(duì)于車牌本身是一連串的字符，不容易識(shí)別，因此，首先需要對(duì)字符進(jìn)行分割，將一連串的字符分割成一個(gè)一個(gè)的字符。分割過的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度，就可以對(duì)字符進(jìn)行分割。本文中采用了字符分割算法對(duì)車牌的字符進(jìn)行分割。字符分割算法是通過對(duì)圖形的掃描確定進(jìn)入到字符區(qū)域的di一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)和出去圖像區(qū)域的di一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，以這兩點(diǎn)的坐標(biāo)確定字符的大致位置以及字符的高度。我們采取同樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度。但是，為了更好地管理停車場和停車難度，停車場系統(tǒng)不斷升級(jí)，功能也在不斷增加。在確定了字符的高度和寬度之后，對(duì)字符進(jìn)行分割。

然后，就是車牌識(shí)別的后臺(tái)管理，車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。必須清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)在這些惡劣的條件下，車牌識(shí)別一體機(jī)經(jīng)過算法優(yōu)化，每一種條件都有一個(gè)專門對(duì)應(yīng)的識(shí)別庫，用來保證我們的識(shí)別率不斷的完善升級(jí)。目前，國內(nèi)外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。