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      其運(yùn)行流程如下:

      圖像采集;

      通過模擬攝像機(jī)或高清攝像機(jī)對(duì)過往車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)、不間斷記錄、采集。

      車牌定位:

      車牌定位的準(zhǔn)確與否直接決定后面的字符分割和識(shí)別效果，是影響整個(gè)車牌識(shí)別率的重要因素。車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評(píng)估，目前市面上優(yōu)秀的車牌識(shí)別系統(tǒng)，檢出率能達(dá)到99%以上。其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進(jìn)行車牌定位，常用的車牌檢測(cè)算法包括:利用梯度信

      息投影統(tǒng)計(jì);利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓(xùn)練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復(fù)雜場(chǎng)景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個(gè)難點(diǎn)。

      字符分割:

      在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進(jìn)- -步精確定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動(dòng)態(tài)模板法進(jìn)行字符分割，并將字符大小進(jìn)行歸一化處理。

     字符識(shí)別:

     對(duì)分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達(dá)形式，然后通過分類器就可以對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，常用的分類算法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，SVM等。

      以上就是車牌識(shí)別廠家小編為您講解的車牌識(shí)別軟件原理，希望對(duì)感興趣或者想了解其中工作原理的朋友有所幫助。