關鍵詞 |
平鄉(xiāng)縣車牌識別系統,邢臺車牌識別系統,橋東區(qū)車牌識別系統,平鄉(xiāng)縣車牌識別系統 |
面向地區(qū) |
全國 |
人工神經網絡技術，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。
車輛識別在拍照之前，當然是要識別車輛確實是進入了攝像頭的佳焦距位置了，車牌識別系統才會采集車輛的圖像。所以，識別車輛就是車牌識別的步。那么，如何識別車輛呢？有很多辦法，其中紅外法是常用的辦法。因為攝像頭和系統是被動采集數據的，所以它不知道什么時候該拍照。當車輛進入拍攝區(qū)域，紅外射線會被車輛遮擋，這個時候攝像頭和系統聯動，就會拍下車輛的照片，以供后續(xù)車牌識別之用。當然了，這種簡單的紅外遮擋法測是否有車輛進入，人或者其他物體遮擋了紅外線，也會誘發(fā)拍照。
攝像頭不停地拍照，交給系統去判斷。原理很簡單，因為沒有車輛時，拍的照片是固定的。撐死了也就白天一幅圖、晚上一幅圖、下雨一幅圖、陰天一幅圖等。有了基礎的圖，就可以區(qū)分有車輛進入地圖了。有人說這樣的容錯率也太低了，很容易出錯。是的，這的確容易出錯，所以軟件端做了進一步的技術深入：車輛輪廓識別。車輛輪廓識別與車牌識別的輪廓識別原理是一樣的，可以參考下面車牌輪廓識別部分。
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