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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
车牌定位是车牌识别的关键步骤,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置,基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域,利用车牌特征去除伪车牌。
特型机动车的临时行驶车号牌跨区域行驶的临时入境汽车号牌白底棕蓝底纹,黑字黑边框临时入境摩托车号牌拖拉机号牌按NY 345.1-2005执行。临时行驶拖拉机号牌民航号牌:绿底白字。车牌以“民航”二字开头,用于机场摆渡车,机场作业车等。
车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统摒弃了以往的算法思路,实现了一种基于学的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器,不仅计算,而且利用的是车牌的整体信息,避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。