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济宁车牌识别系统常用识别方法大起底,你知道几个?

文章来源:www.jnbaisheng.com

发布时间: 2019-12-4 10:11:52

在智能车牌识别系统中,较为关键的就是车牌识别这一环节,能否有效识别车牌号码不仅是判断济宁车牌识别系统性能优劣的关键,同时,也是提高济宁车牌识别系统运行效率的一个重要关键点。就目前而言,在济宁车牌识别系统中,比较常用的车牌识别技术方法主要有特征统计识别法、神经网络识别法以及模式匹配识别法三种,本章现就这三种方法进行详尽的分析与研究。

 

特征统计识别方法在如今被广泛的运用,十分的普遍,也是识别比较准确的一种方法


◆特征统计识别方法

特征统计识别方法在如今被广泛的运用,十分的普遍,也是识别比较准确的一种方法。特征统计车牌识别方法主要以统计学和数学理论知识作为基础,这种方法整体来说在目前比较成熟完蓉。利用特征统计方法,首先应该对于分割好字符的车牌,提取字符中的有关特征。根据特征统计方法,产生统计器,并进行统计和分析。然后将一些函数加入到特征分析器里面,这就能够直接将内积运算转换为非线性运算。这种方式不仅直接降低了原有的难度,还提高了济宁车牌识别系统车牌识别准确率。

◆神经网络识别方法

神经网络识别方法具有很好的自我分类能力以及学习能力,同时运行速度非常的快。对于一些信息比较复杂或者背景模糊的问题是用神经网络方法是非常适合的。神经网络主要以人工只翰技术为基础,它属于一种类似人脑的识别系统。所以,神经网络识别方法更加符合智能济宁车牌识别系统的要求。在神经网络的识别过程中,它会自动根据相关的字符,利用字母网络或者汉字网络进行识别,十分的智能化,其分工也非常明确。

◆模式匹配的识别方法

模式匹配技术出现的焦躁,所以运用非常的广泛。模式匹配技术不止可以运用到车辆的识别方法中,其运用较多的是在计算机的杀毒软件中。在对于车牌的识别上,模式匹配的方法是所有方法中使用较早的一种,也是操作较简单,流程较少的一种方法。在模式匹配方法之中,须要建立一个相关的数据库。并将相关车牌收录到模式匹配库之中,当有车辆时,通过济宁车牌识别系统目前目前车辆的车牌号,再将该车牌号与数据库中的车牌进行匹配。如果匹配结果是一模一样的,加说明该车辆是有效地。反之,如果不能够进行匹配,那么该车辆就属于陌生车辆。模式匹配的方法由于其特性,非常的适用于小区管理,但是对于高速公里或者商场等就非常的不适用。【具体可参考《济宁车牌识别系统为何如何强大?原来靠的是这些关键技术!》的相关内容】

 

以上就是对济宁车牌识别系统中关键识别技术的简要分析。虽说车牌识别系统在目前仍属于一种新型行业,且还未得以大面积的普及,但相信随着科学技术的不断进步和发展以及汽车保有量的不断增加,车牌识别系统领域必将受到更多的重视。

 

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