随着社会科学管理技术的发展进行车牌识别主要功能也越来越强,车牌字符识别是车牌识别控制系统的最后我们一步,也是最重要的一步。字符识别的准确性直接产生影响车牌识别网络系统的性能。
赣州达实车牌识别系统采用视频检测模式。要求监控车辆闯红灯、不闯红灯、不跟随引导车道、不同时在错车道上行驶等违法行为。非法车辆白天的捕获率为99%,夜间为95%,非法车辆的捕获效率为90%,说明车牌识别系统非常强大。
传统的赣州车牌识别系统基于模板匹配的字符识别方法、基于神经网络的字符识别方法、基于字符特征的字符识别方法、基于统计分类器的字符识别方法等。
该算法首先提取字符图像的特征,将字符转换为“号角”二进制码,表示字符图像的“猪指纹”信息。转换为“喇叭”二进制码,不仅可以抵抗噪声干扰,而且还可以减少噪声对识别的影响,识别速度快,特征之间的距离可以通过外部或操作计算出来。
当达实车牌识别系统要识别的文本图像时,将模式信息与文本模板库中的指纹信息进行比较,以找到距离最小的文本模板。与此字符模板对应的类别是字符识别结果。该基于HOG特征的特征识别算法具有较高的特征识别精度、较强的特征噪声抗干扰能力、快速的识别速度和广泛的应用前景。
赣州车牌进行识别摄像头捕捉到的照片清晰地反映了车牌号、汉字、车型、装载货物等车辆的所有这些特征,通过分析事故追踪、刑事责任调查等公安管理工作,可以同时通过车牌图像识别技术系统发展提供更全面、更准确的依据。