por:Shenzhen TGW Technology Co., Ltd
Con el rápido desarrollo de la sociedad y la economía, los automóviles están desempeñando un papel importante en el trabajo, la producción y la vida de las personas. El número total de automóviles está aumentando rápidamente, el transporte se ha vuelto cada vez más difícil de gestionar y también han surgido problemas de tráfico. es más, estos problemas se están volviendo cada vez más complicados.
Con la aparición del software Alpr, las carreteras, los vehículos y los usuarios se unificaron estrechamente. El software Alpr desempeñó un papel integral en la sociedad y fue un sistema de administración de automóviles en tiempo real, preciso y eficiente. Lo más importante del software Alpr es el algoritmo de reconocimiento de matrículas.
El algoritmo de identificación es una tecnología con el mayor contenido de oro en todo el sistema, y sus costos de investigación y desarrollo también ocupan la mayor parte de los costos de investigación y desarrollo de todo el producto. El equipo de investigación y desarrollo dedica el mayor esfuerzo y tiempo al algoritmo.
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, una variedad de fotografías en color y tecnologías de color se han generalizado, pero estas imágenes en color contienen mucha información irrelevante. Para el algoritmo de reconocimiento, la imagen en color causará mucha interferencia, por lo que el algoritmo debe atenuarla.
(1) Detección de borde
Los bordes de la imagen son la base para la segmentación de la imagen, el reconocimiento del área objetivo y la extracción de la forma del área. También juegan un papel muy importante en la extracción de ubicaciones de matrículas, por lo que la detección de bordes es muy necesaria.
(2) Corrosión de la imagen
La erosión de la imagen puede erosionar la imagen del borde. Después de la erosión, se puede obtener una imagen del área objetivo, lo que reduce en gran medida el rango objetivo y mejora la precisión del algoritmo de reconocimiento de matrículas.
(3) Llenar la imagen
Rellenar una imagen es una operación cerrada en la imagen, que se utiliza para suavizar el contorno de la imagen y para rellenar pequeños agujeros, grietas, objetivos rotos, etc. En el objetivo.
(4) Filtrado morfológico
Finalmente, el filtrado morfológico se utiliza para eliminar una gran cantidad de pequeños objetos irrelevantes, y el resto son los objetivos que deben identificarse.
Después de las imágenes preprocesadas, el resto son fotografías rectangulares de diferentes tamaños. Solo necesitas encontrar la figura rectangular de la matrícula en estos gráficos para implementar el siguiente paso. Mediante algunos cálculos, se puede averiguar la posición de la matrícula y se puede extraer el contenido del rectángulo.
Calcule la suma de cada columna por columna de izquierda a derecha a través de la imagen binaria, distíngala usando 1 y 0, y finalmente divida cada carácter.
Después de segmentar los caracteres, ¿cómo necesita el algoritmo reconocer cada carácter? Primero, establezca una base de datos de muestra de reconocimiento, lea los caracteres segmentados y normalizados, haga coincidir los caracteres cortados con la biblioteca de plantillas y, finalmente, obtenga todos los datos de los caracteres segmentados.
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