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性及稳定性:硬识别系统:识别器采用TI 公司的高速DSP,双CPU控制,确保系统性和稳定性。软识别系统:软件识别,容易频繁出现死机等情况,需经常重新启动电脑,造成间断性系统瘫痪。智能算法模型硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法,准确率更高,识别率大于99.70%。很少需要人工干预。软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法,会频繁出现误识别情况,准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
对输入的彩图像进行灰度化处理:彩图像包含更多的信息,但是直接对彩图像进行处理的话,系统的执行速度将会降低,储存空间也会变大。彩图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法,在模式识别领域得到广泛的运用,合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助,能够节省储存空间,加快处理速度。边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况,标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量,并且剔除不相关的信息,保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测,虽然,在原理上,可以用更高阶的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象,三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外,二阶导数还可以说明灰度突变的类型,在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感,解决的办法是先对图像进行平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。
在一些单位,该应用还可以与车辆调度系统结合,自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行,进入指定牌照信息输入系统,并自动读取车辆牌照,查询内部数据库。
车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜、边缘分布等各种特征,能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响,并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。在车牌识别系统中,通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别,构建一种层次化的字符识别流程,可有效地提高字符识别的正确率。另一方面,在字符识别之前,使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理,不仅可尽可能保留图像信息,而且可提高图像质量,提高相似字符的可区分性,字符识别的性。