车辆识别系统-停车场车辆识别系统-缪氏名门

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    人工神经网络技术。近几年来,车辆识别系统厂家,计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别,车辆识别系统,BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,车辆识别系统生产商,每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵,通过与车牌上的字符比较,识别出正确的车牌号码。

    这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

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    牌照字符分割

    完成牌照区域的定位后,车辆识别系统管理,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部l小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

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    某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。

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