车牌识别系统的关键技术及算法。①算法流程图:输入彩色的车牌图像--灰度化--边缘检测--二值化--去噪--车牌搜索--伪车牌去除--输出车牌。②对输入的彩色的图像进行灰度化处理:彩色的图像包含更多的信息,但是直接对彩色的图像进行处理的话,系统的执行速度将会降低,储存空间也会变大。彩色的图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法,在模式识别领域得到广泛的运用,合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助,能够节省储存空间,加快处理速度。
解读车牌识别未来趋势。在大数据时代,车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用,成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。随着客户需求越来越趋于精细化、多样化,复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注,场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展,数据管理不断向智能化、个性化、化发展,通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。
在实际的车牌识别系统中获取的车牌,往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况,停车场车牌识别,这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的局限性,尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下,车牌图像受到光照的影响较大,为了提高字符识别的准确率,通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。