渝北医院车牌识别系统来电咨询 渝利文

车辆检测-模块

车辆检测-模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行-，并在车辆位置时刻记录该车辆的特写图片，由于加入了-模块，系统能够-地克服各种外界的干扰，使得到合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。

车牌定位模块

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-。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习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-角度。

区域搜索提取车牌

      牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具-置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于牌照图象在原始图象中是很有特征的一个子区域，确切说是水平度较高的横向近似的长方形，它在原始图象中的相对位置比较集中，而且其灰度值与周边区域有明显的不同，因而在其边缘形成了灰度突变的边界，这样就便于通过边缘检测来对图象进行分割。

边缘检测分割：

      其实除了边缘检测分割，还有基于颜色的分割方法、基于纹理的分割方法、基于数学形态法的分割方法等，这里就以边缘检测分隔为例。

车牌分割

现在必须分段牌号。输入是板的图像，必须能够提取单字图像。该步骤的结果用作识别阶段的输入，非常重要。在自动读取车牌的系统中。

分段是自动识别牌照的重要的过程之一，因为任何其他步骤都是基于它的。如果分割失败，则识别阶段将不正确。为了-正确分割，必须执行初步处理。

车牌识别

识别阶段是自动车牌阅读器系统开发的后一步。因此，它关闭所有通过图像采集的过程，然后是板的位置直到分割。识别必须来自在分割阶段结束时获得的图像字符。将用于此识别的学习模型必须能够读取图像并呈现相应的字符。

为了充分利用可用于学习的数据，在应用在牌照分割之前使用的相同图像处理步骤之后，通过在正方形中调整大小来单独地剪切每个角色。结果，获得了由11个类组成的一组数据，对于每个类，我们有30-40个28x28像素尺寸png格式的图像; 从0到9的数字和阿拉伯语突尼斯中的单词。