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崇左车牌与崇左车牌识别系统
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一、为了更好地开展车辆车牌识别，须下列好多个基本上的流程：
1、车牌定位，定位图片中的车牌部位；
2、车牌标识符切分，把车牌中的标识符切分出去；
3、车牌图像识别，把切分好的字符串开展鉴别，组成了车牌号。 车辆识别全过程中，车牌色调的鉴别数据优化算法不一样，很有可能在以上不一样流程完成，通常与车辆识别相互配合，相互之间认证。
二、车牌定位 地理环境下，车辆图象环境繁杂，阳光照射不匀称，怎样在自然背景中地明确车牌地区是全部鉴别全过程的重要。先对收集到的视頻图象开展大范畴搜索推荐，寻找合乎机动车牌照特点的多个地区做为备选区，随后对这种侯选地区做进一步剖析，评定，选中一个好的地区做为车牌地区，并将其从图象中提取出来。
三、车牌标识符切分 进行车牌地区的定位后，再将车牌区域分割成单独一个标识符，随后开展鉴别。标识符切分一般选用竖直投射法。因为标识符在竖直角度上的投射必定在标识符间或标识符内的空隙处获得部分很小值的周边，而且这一部位应达到车牌的标识符书写，标识符，规格限定和一些别的标准。运用竖直投射法对繁杂自然环境下的车辆图象中的标识符切分有不错的实际效果。
四、车牌图像识别方式具体有根据模板匹配优化算法和根据神经网络算法优化算法。根据模板匹配优化算法先将切分后的标识符二值化并将其规格尺寸调整图片大小为标识符数据库查询中模版的尺寸，随后与全部的模版开展配对，挑选好配对做为結果。根据神经网络算法的优化算法有二种：一种是先对标识符开展svm算法，随后用所得到特点来练习神经系统网络分配器；另一种方式 是立即把图象键入互联网，由互联网全自动完成svm算法直到鉴别出結果。
具体运用中，崇左车牌识别系统的准确率还与车牌品质和拍照品质息息相关。车牌品质会遭受多种因素的危害，如锈蚀，破损，漆料脱落，字体样式退色，车牌被挡住，车牌偏斜，高亮度返光，多车牌，假牌照这些；具体拍照历程也会遭到自然环境色度，拍照方法，车子速率这些要素的危害。这种影响因素不一样水平上减少了车辆识别的准确率，也恰好是崇左车牌识别系统的不便和试炼所属。为了更好地提升准确率，除开不断健全鉴别优化算法还应当想办法缓解各种各样阳光照射标准，使收集到的形象有利于鉴别。
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