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基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别,是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学,达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型,目前有很多类型的分类器,包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说,贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理车牌图像经过边缘检测之后,车牌上的字符及边缘信息会突出出来,同时,其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来,为了减少噪声的影响,需要对车牌图像进行二值化处理,二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况,二值化的方法可分为全阈值法、动态阈值法和部阈值法,我们用大类间方差法(也称Otsu算法)进行阈值化,来剔除一些梯度值较小的像素,减少需要查找的车牌范围,二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。
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。
停车场出入口管理智能化:将车牌识别设备安银毕装于瞎知出入口,记录车辆的牌照号码、出入时间,并与自动门、栏杆机的控制设备结合,实现车辆的自动管理。可以实现自动计时收费,也可以自动计算可用车位数量并给出提示,实现停车收费自动管理节锋神芹省人力、提率。自动放行,节省人力物力:将指定的牌照信息输入系统,系统自动地识读经过车辆的牌照并查知询内部数据库。对于需要自动放行道的车辆系统驱动电子门或栏杆机让其通过,对于其它车辆系统会给出警示,由值勤人员处理。