在當(dāng)今社會(huì)，隨著車(chē)輛數(shù)量的不斷攀升，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)逐漸成為了交通管理等領(lǐng)域中不可或缺的重要工具。從圖像獲取的那一刻起，車(chē)牌識(shí)別的精彩旅程便悄然開(kāi)啟。
某村街道采用 “安快” 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
在圖像獲取階段，攝像頭的位置、角度以及光線條件都至關(guān)重要。確保這些因素都處于理想狀態(tài)，能為后續(xù)的處理環(huán)節(jié)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。想象一下，在路口、停車(chē)場(chǎng)等關(guān)鍵位置，攝像頭精準(zhǔn)地捕捉著每一輛車(chē)的影像，就像是在城市交通的棋盤(pán)上，敏銳地記錄著每一次落子。
獲取到車(chē)輛圖像后，需要對(duì)圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作。預(yù)處理的目的是為了提取并增強(qiáng)圖像中的車(chē)牌信息，以便后續(xù)的識(shí)別算法能夠更好地進(jìn)行處理。預(yù)處理步驟包括圖像灰度化、濾波處理、邊緣檢測(cè)和圖像增強(qiáng)等。
某工業(yè)區(qū)停車(chē)場(chǎng)采用 “安快” 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
車(chē)牌定位，作為整個(gè)流程中的關(guān)鍵一步，有著多種方法可供選擇。基于特征的方法，通過(guò)提取顏色、紋理、輪廓等特征，依據(jù)其幾何與形狀屬性來(lái)精準(zhǔn)鎖定車(chē)牌位置，這就好比是憑借對(duì)目標(biāo)獨(dú)特的外貌特征進(jìn)行尋找。而基于閾值的方法則更為直接，通過(guò)設(shè)定適當(dāng)閾值，將圖像中車(chē)牌相關(guān)區(qū)域提取出來(lái)。
當(dāng)車(chē)牌被成功定位后，字符分割便提上了日程。基于邊緣、區(qū)域、投影或深度學(xué)習(xí)等方法各顯神通，垂直投影法、水平投影法、連通區(qū)域檢測(cè)法等技術(shù)相互配合，努力將車(chē)牌上的字符從背景中完整地分離出來(lái)，這一過(guò)程需要充分考慮字符間距和形狀變化，以確保分割的精準(zhǔn)無(wú)誤，為字符識(shí)別鋪平道路。
最終，經(jīng)過(guò)精細(xì)分割的字符來(lái)到了字符識(shí)別環(huán)節(jié)。借助先進(jìn)成熟的字符識(shí)別算法，這些字符被準(zhǔn)確地映射到對(duì)應(yīng)的類別上，成功轉(zhuǎn)化為文本格式，車(chē)牌號(hào)碼等關(guān)鍵信息就此誕生。
某大廈停車(chē)場(chǎng)采用 “安快” 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
從圖像獲取到預(yù)處理，從車(chē)牌定位到字符分割，再到字符識(shí)別，車(chē)牌識(shí)別的算法流程環(huán)環(huán)相扣，為我們的交通管理、治安監(jiān)控、停車(chē)場(chǎng)管理等諸多領(lǐng)域帶來(lái)了極大的便利與效率提升。隨著科技的持續(xù)進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)不斷注入新的活力，車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也將不斷完善，持續(xù)為城市的智能交通建設(shè)貢獻(xiàn)力量，成為守護(hù)城市交通秩序、提升管理效能的智慧之眼。
另外關(guān)于詳解車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在智慧城市中的應(yīng)用價(jià)值請(qǐng)查看：http://m.xiaotao239.cn/hyxw/969.html
