车牌识别设备是目前常见的交通管理设施。该算法采用高模块化设计,将车牌识别过程的各个环节作为独立模块。
一、车牌矫正及精定位模块。
使用精心设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快,而且使用车牌的整体信息,避免局部噪声的影响。该算法的另一个优点是,通过分析多个中间结果,可以准确定位车牌,进一步减少非车牌区域的影响。
二、车辆检测跟踪模块。
车辆检测跟踪模块主要分析视频流,判断车辆位置,跟踪图像中的车辆,并在车辆位置的最 佳时间记录车辆的特写图片。
三、车牌定位模块。
车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种基于学习特点的新车牌定位算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
四、车牌跟踪模块。
车牌跟踪模块记录了车辆行驶过程中每帧车牌的位置和外观、识别结果、可信度等历史信息。
五、车牌切分模块。
车牌系统的车牌切割模块可以更好地抑制车牌周围其他噪声的影响,从一定角度容忍车牌。该算法有利于移动检查等车牌图像噪声较大的应用。
六、车牌识别模块。
在车牌识别算法中,通常采用多种识别模型相结合的方法进行车牌识别,构建层次化的字符识别过程,可以有效提高字符识别的准确性。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早期处理,不仅可以尽可能保留图像信息,还可以提高图像质量,提高相似字符的区别,确保字符识别的可靠性。
七、车牌识别结果决策模块。
具体来说,决策模块利用车牌通过视觉过程留下的历史记录,智能决策识别结果。