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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),計算機及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動識別,BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò),每一個字符模板對應(yīng)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。
識別速度決定了一個車牌識別系統(tǒng)是否能夠滿足實時實際應(yīng)用的要求。一個識別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識別出結(jié)果,那么這個系統(tǒng)就會因為滿足不了實際應(yīng)用中的實時要求而毫無實用意義。例如,在高速公路收費中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。
圖形檢索,定位車牌圖片處理到這一步,來了——車牌檢索。動腦筋的朋友可能已經(jīng)意識到了,車牌是規(guī)則的長方形,我們只要找二值化后圖片里的長方形就好了。問題來了,你找長方形,問題是有些車輛的撒熱窗就是長方形。愛動腦筋的小伙伴已經(jīng)注意到了,車牌的長寬比與車身其他位置的形狀長寬比不同。掌握了上面的基本常識,那么我們距離找到車牌就更近了。計算機掃描整個二值化的圖片,由左到右,由上到下,把顏色從黑到白或者由白到黑的像素全部記錄下來。然后根據(jù)這些像素來計算哪個區(qū)域是長方形,并且符合車牌的比例。
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