影响车牌识别系统实际应用车牌识别率因素:
车牌识别系统---单元的实际拍摄,车牌识别系统---单元的实际拍摄---坏也将直接影响车牌识别系统的识别率。当车牌识别系统---单元在实际拍摄中若是拍摄环境的亮度或清晰度不够、---机的补光度不足、车辆的速度过快等都会直接影响车牌识别系统的实际应用车牌识别率。
车牌---坏也会影响车牌识别系统的实际识别率受限于当前车牌识别系统的识别技术---,车牌的也将直接影响车牌识别系统的实际应用识别率的高低。车牌上的数字或文字显示模糊、车牌表面出现生锈、受污染、车牌字体褪色、表面油漆脱落,或是车牌出现倾斜、反光、被遮挡等状况,亦或是出现多车牌等状况都会影响车牌识别系统的识别效果,也都会降低车牌识别系统的实际应用识别率。
首先,看是否有对人员出去控制的要求,有的小区为了安全,防止外人进出,人行道闸,就要设立门禁,达到只允许自己业主进出的要求,道闸价格,外人来访需要登记,这样就有效避开了非---外来人员,防止小区财务的丢失。门禁的实用还有参考是否需要过电瓶车,如果有电瓶车,自行车的通过需要,就要求门禁实现自动开门,这样就可以选择自动平移门。
为了严格要求,还可以使用人脸识别系统,杜绝外人进去,---安全。
车牌识别系统主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择*匹配作为结果。
基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;
另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中,铜陵道闸,车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。
牌照会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照等等;
实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。
这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。
为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。
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