汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
训练模块主要包括数据预处理模块和模型训练模块。数据预处理模块根据训练数据集,对车牌图片进行预处理,如去噪、增强对比度等;模型训练模块采用DNN模型,对预处理后的图片进行训练,输出训练模型。
识别模块主要包括图片预处理模块和模型识别模块。图片预处理模块根据待识别的车牌图片,对其进行预处理,如去噪、增强对比度等;模型识别模块采用训练好的DNN模型,将预处理后的图片输入模型,输出识别结果。
车牌识别系统实现车牌识别的准确率较高。
1. 使用深度学习算法,如深度卷积神经网络(CNN)、深度受限玻尔兹曼机(DBM)等,提高车牌识别准确率;
2. 针对车牌图像质量受到外部环境因素影响,可引入图像增强技术,如对比度增强、锐化、亮度增强等,提升车牌识别准确率;
3. 采用改进的自适应阈值分割算法,实现车牌的准确识别;
4. 利用车牌识别中的光学字符识别技术,通过深度学习算法实现的车牌号识别;
5. 引入边缘检测算法,有效提升车牌文字的识别准确率。