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车牌识别是指通过计算机视觉技术,将车辆上的车牌图像转化为文本信息的过程。车牌识别技术主要包括车牌定位、车牌字符分割、字符识别等步骤。

,车牌定位是指在一张车辆图像中,确定车牌所在的位置。常用的方法有基于颜色特征、基于边缘特征、基于形状特征等。

然后,车牌字符分割是指将定位到的车牌图像进行分割,将每个字符分开。常用的方法有基于投影法、基于边缘法、基于模板匹配等。

后,字符识别是指对分割后的每个字符进行识别,将其转化为文本信息。常用的方法有基于模板匹配、基于特征提取、基于深度学习等。

车牌识别技术在交通管理、车辆管理、安全监控等领域有广泛应用。它可以实现自动识别车辆信息、实时监控违章行为、提高交通管理效率等。

车牌识别系统于是出现了两种产品形式,一种是软硬件一体,或者用硬件实现识别功能模块,形成一个全硬件的车牌识别器,例如DSP。另外一种形式是开放式的软、硬件体系,即硬件采用标准工业产品,软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有优缺点。开放式体系的优点是由于硬件采用标准工业产品,运行维护容易掌握,备品备件采购可以从任何一家产商获得,不用担心因为一家产商倒闭或供货不足而出现产品失效或采购困难。而软硬件一体式产品,对于使用者操作产品时更易操作及控制。对于后期的维护调试也更易于掌握。

车牌识别速度:识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。例如,在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间,速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。

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