Da: Shenzhen TGW Technology Co.,Ltd
Con il rapido sviluppo della società e dell'economia, le automobili svolgono un ruolo importante nel lavoro, nella produzione e nella vita delle persone. Il numero complessivo di automobili sta aumentando rapidamente, i trasporti sono diventati sempre più difficili da gestire, sono emersi anche problemi di traffico. Inoltre, questi problemi stanno diventando sempre più complicati.
Con l'emergere del software Alpr, strade, veicoli e utenti sono stati strettamente unificati. Il software Alpr ha svolto un ruolo a tutto tondo nella società ed è stato un sistema di gestione delle auto in tempo reale, accurato ed efficiente. La cosa più importante del software Alpr è l'algoritmo di riconoscimento della targa.
L'algoritmo di identificazione è una tecnologia con il più alto contenuto di oro nell'intero sistema e i suoi costi di ricerca e sviluppo occupano anche la maggior parte dei costi di ricerca e sviluppo dell'intero prodotto. Il team di ricerca e sviluppo spende la maggior parte dello sforzo e del tempo sull'algoritmo.
Con lo sviluppo della scienza e della tecnologia, una varietà di foto a colori e tecnologie a colori sono diventate molto diffuse, ma queste immagini a colori contengono molte informazioni irrilevanti. Per l'algoritmo di riconoscimento, l'immagine a colori causerà molte interferenze, quindi l'algoritmo deve renderlo grigio.
(1) Rilevazione del bordo
I bordi dell'immagine sono la base per la segmentazione dell'immagine, il riconoscimento dell'area target e l'estrazione della forma dell'area. Inoltre svolgono un ruolo molto importante nell'estrazione delle posizioni delle targhe, quindi il rilevamento dei bordi è molto necessario.
(2) Corrosione dell'immagine
L'erosione dell'immagine può erodere l'immagine del bordo. Dopo l'erosione, è possibile ottenere un'immagine dell'area target, che riduce notevolmente l'intervallo di destinazione e migliora l'accuratezza dell'algoritmo di riconoscimento della targa.
(3) Riempi l'immagine
Il riempimento di un'immagine è un'operazione chiusa sull'immagine, utilizzata per levigare il contorno dell'immagine e utilizzata per riempire piccoli fori, crepe, bersagli rotti, ecc. Nel bersaglio.
(4) filtraggio morfologico
Infine, il filtraggio morfologico viene utilizzato per rimuovere un gran numero di piccoli oggetti irrilevanti e il resto sono gli obiettivi che devono essere identificati.
Dopo le immagini pre-elaborate, il resto sono immagini rettangolari di diverse dimensioni. Hai solo bisogno di trovare la figura rettangolare della targa in questi grafici per implementare il passo successivo. Secondo alcuni calcoli, è possibile scoprire la posizione della targa e estrarre il contenuto del rettangolo.
Calcola la somma di ogni colonna per colonna da sinistra a destra attraverso l'immagine binaria, distinguendola usando 1 e 0 e infine dividi ogni carattere.
Dopo che i personaggi sono segmentati, come deve l'algoritmo riconoscere ogni personaggio? Per prima cosa, stabilisci un database campione di riconoscimento, leggi i caratteri segmentati e normalizzati, abbina i caratteri tagliati alla libreria di modelli e infine ottieni tutti i dati dei caratteri segmentati.
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