번호판 인식 프로세스에 대한 간략한 설명

번호판 인식 프로세스: 이미지 캡처 수집, 사전 처리, 번호판 위치 지정, 문자 분할, 문자 인식, 출력 번호판 인식? 체기가 잡은 결과.

이미지 캡처 수집: HD 카메라 캡처 호스트를 통해 카구치 차량 위반 행위를 실시간으로 지속적으로 기록하고 수집합니다.

사전 처리: 사진 품질은 차량 인식률의 높고 낮음에 영향을 미치는 핵심 요소이므로 HD 카메라에서 수집한 원본 이미지에 대한 노이즈 필터링, 자동 흰색 균형, 자동 노출 및 감마 보정, 가장자리 향상, 대비 조정 등의 처리가 필요합니다.

번호판 위치: 이 영역에 대한 또 다른 파동 스캔. 이진화 사진이기 때문에 번호판 번호가 있다면 흑백의 변화, 특히 세로 방향이 있을 것이다. 이렇게 하면 우리는 범위를 좁혀서 곧 번호판을 찾을 수 있다.

문자 분할: 이미지에서 번호판 영역을 찾은 후 그레이스케일, 그레이스케일 늘이기, 이진화, 주 변화 등의 처리를 통해 문자 영역을 더욱 정확하게 배치한 다음 문자 크기 특징에 따라 동적 템플릿 방법을 제시하여 문자 분할을 수행하고 문자 크기를 정규화합니다.

문자 인식: 분할된 문자의 축척, 피쳐 추출, 특정 문자의 표현, 분류 판별 함수 및 분류 규칙을 통해 문자 데이터베이스 템플릿의 표준 문자 표현과 일치시켜 입력된 문자 이미지를 식별할 수 있습니다.

번호판 인식 출력? 체기가 캡처한 결과: 번호판 인식 결과를 텍스트 형식으로 출력합니다.

번호판 인식 시스템 소개

번호판 인식 시스템 (VLPR) 은 차량 번호판 인식에서 컴퓨터 비디오 이미지 인식 기술의 응용 프로그램입니다. 번호판 인식은 고속도로 차량 관리에 널리 사용되고 있으며, 전자 요금 (ETC) 시스템에서도 DSRC 기술을 결합하여 차량 신분을 식별하는 주요 수단이다.

번호판 인식 기술은 움직이는 자동차 번호판을 복잡한 배경에서 추출하고 식별할 수 있어야 하며, 번호판 추출, 이미지 사전 처리, 피쳐 추출, 번호판 문자 인식 등을 통해 차량 등급, 색상 등의 정보를 식별할 수 있어야 합니다. 최신 기술 수준은 문자와 숫자의 인식률이 99.7 에 달하고 한자의 인식률은 99 에 이를 수 있습니다.