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車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識(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。車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地說(shuō)，決策模塊利用一個(gè)車牌經(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牌的綜合可信度評(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)-該車牌，還是輸出識(shí)別結(jié)果，車牌識(shí)別系統(tǒng)報(bào)價(jià)，或是-該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法所帶來(lái)的偶然性錯(cuò)誤，-提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和-性。
車牌識(shí)別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字符識(shí)別。三個(gè)步驟地識(shí)別工作相輔相成，各自的有效率都較高，小區(qū)車牌識(shí)別，整體的識(shí)別率才會(huì)提高。識(shí)別速度的快慢取決于字符識(shí)別，字符的識(shí)別目前的主要應(yīng)用技術(shù)為比對(duì)識(shí)別樣本庫(kù)，即將所有的字符建立樣本庫(kù)，字符提取后通過(guò)比對(duì)樣本庫(kù)實(shí)現(xiàn)字符的判斷，識(shí)別過(guò)程-產(chǎn)生可信度、傾斜度等中間結(jié)果值；另一種是基于字符結(jié)構(gòu)知識(shí)的字符識(shí)別技術(shù)，新能源車牌識(shí)別，有效的提高識(shí)別速率和準(zhǔn)確率，適應(yīng)性較強(qiáng)。
車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。車牌字符分割算法的研究車牌區(qū)域定位完成之后，黃山車牌識(shí)別，由于提取出來(lái)的車牌區(qū)域內(nèi)的車牌圖像可能存在傾斜現(xiàn)象，因此，在車牌字符分割之前，需要判斷車牌圖像是否傾斜。在車牌傾斜的情況下，需要準(zhǔn)確的求得車牌的傾斜角度，然后把發(fā)生傾斜的車牌校正過(guò)來(lái)，為接下來(lái)的字符分割創(chuàng)造條件，這就是車牌的傾斜校正。常用的傾斜校正算法包括radon變換、hough變換。在車牌的傾斜校正完成之后，需要去除車牌的上下、左右邊界，然后才能把車牌上的字符一個(gè)個(gè)的分割出來(lái)，得到一個(gè)單獨(dú)的車牌字符圖像，為后續(xù)的車牌字符識(shí)別做好準(zhǔn)備，即車牌的字符分割。
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