駐車場のナンバープレート認識システムの販売見積もり後-Tigerwong

一般にナンバープレート認識システム、光学式文字認識、文字認識の導入、文字認識として知られています。 完全な英語名は光学コンパクト認識、またはOCRです。 光学技術とコンピューター技術を使用して、印刷または手書きの文字を読み取り、認識し、コンピューターや人々が読み取ることができる形式に変換します。 OCR技術はここで重要なリンクです。 OCR技術では、印刷文字認識は最初に開発されたため、最も成熟したものです。 早くも1929年には、ヨーロッパやアメリカの国々が多数の新聞や雑誌、文書、文書、声明を扱うために使用していました。

40年以上の開発と改善の後、文字認識技術はより素朴になり、徐々に「情報処理の電気化」を実現しました。 しかし、中国での印刷された漢字認識に関する研究は1970年代後半に始まり、30年近くの開発の歴史があります。 それは次の3つの段階に大まかに分けることができます: 1。 探査段階 (1979年から1985年までの数字、英語、記号の認識に関する研究に基づいて、1970年代後半以降、中国のいくつかのユニットの研究者が漢字認識の方法を調査し、いくつかの論文を発表し、少数のアナログ認識ソフトウェアおよびシステム。 この段階は長く、ほとんど効果がありませんが、次の段階で実り多い果実を育てました。 2 R & Dステージ (1986年から1988年まで、1986年の初めから1988年の終わりまでの3年間は、漢字認識技術の研究のクライマックスと印刷された漢字認識技術の研究の収穫でした。 印刷された漢字認識の効果について、合計11ユニットが14の評価を実施しました。 これらのシステムは、サンプルシート認識の高い指標を実現できます。曲書体、模造曲書体、太字書体、通常の書体を認識でき、認識される単語の数は最大で6763に達する可能性があります。フォントサイズの認識率はNo. 3からいいえ。 5は99.5% 以上であり、認識速度は286マイクロコンピュータの条件下で10 14ワード/秒に達することができますが、実際のテキストの認識率は大幅に低下します。これは、印刷されたテキストの形状の変化 (テキストのぼかし、ストロークの接着、壊れたペン、上記のシステムの不均一な白黒、貧弱な紙の品質、インクの反射など) 適応性と干渉防止が不十分ですが、過去3年間に開発された認識システムは、印刷された漢字認識システムの実用性の基礎を築きました。認識システムは、開発から実用性までのプロセスを経なければなりません。 3. 実用段階 (1989年から現在まで) で印刷された漢字認識 (文字認識) 1986年のクライマックス以来、中国科学院コンピューティング研究所のインテリジェントセンターである清華大学電子工学科、北京研究所情報工学、瀋陽自動化研究所やその他のユニットは、実用的な印刷された漢字認識システム、特に清華大学電子工学科が開発した清華第OCR製品と漢王グループが開発したShangshu OCR製品を開発および開発しました。それは常に技術開発の最前線にあり、最大の市場シェアを占めており、印刷された漢字認識技術の開発トレンドを表しています。

現在、印刷された漢字認識技術の研究の焦点は、単純な文字認識から自動フォーム認識と入力、レイアウト分析、グラフィックと多言語の混合レイアウトのレイアウト理解とレイアウト回復、名刺認識、請求書識別、古代の本識別に移行しており、多くの関連する識別システムを提示しています。名刺識別システム、IDカード識別システム、中安未来技術が立ち上げた「Huishi」など画面文字や画像認識システムなど。 これらの新しい認識システムの提示は、印刷された漢字認識技術の応用分野の幅広い拡大を示しています。 Zhongan未来技術のOCR認識ワークフローの概要。 OCR認識システムの目的は非常に簡単です。 画像は、画像内のグラフィックスを保持するように変換される。 フォーム、フォーム内のデータ、および画像内の文字がある場合、1つのOCR認識プロセス分析1。 画像入力および前処理: 2. 画像入力: さまざまな画像形式の場合、さまざまなストレージ形式とさまざまな圧縮方法があります。

前処理: 主に2つの部分が含まれています。Binarization: カメラで撮影された写真のほとんどは黒い画像で、膨大な量の情報が含まれています。 画像の内容は、前景と背景に簡単に分けることができます。 コンピュータに文字をより速く、よりよく認識させるためには、最初に黒い画像を処理し、前景情報と背景情報のみを保持する必要があります。前景情報は黒で、背景情報は白で、バイナリ画像です。 4. ノイズ除去: ドキュメントによっては、乾燥の定義が異なる場合があります。 乾燥の特性に応じて、ナンバープレート認識システムはノイズ除去と呼ばれます。 5. 正しい傾向: ドキュメントの写真を撮るとき、一般ユーザーはよりカジュアルであるため、撮影された写真を防ぐことはできませんスキューの場合、文字認識ソフトウェアはそれを修正する必要があります。 6. レイアウト分析: ドキュメント画像を段落と分岐に分割するプロセスは、レイアウト分析と呼ばれます。 実際の文書の多様性と複雑さのために、現在、固定された最適な切断モデルはありません。 7. キャラクターカット: 撮影条件の制限により、キャラクターの接着やペンの破損を引き起こすことが多いため、非常に制限されています。認識システムのパフォーマンスを向上させるには、キャラクターカット機能を備えている必要があります。 8. 文字認識: この研究は非常に早いです。

長い間テンプレートのマッチングがありました。 その後、機能抽出に焦点を当てました。 テキストの変位、ストロークの太さ、壊れたペン、接着、回転などの要因の影響により、特徴抽出の難しさに大きな影響を与えました。 9. レイアウトの復元: 人々認識されたテキストは、元の文書の写真のように配置され、段落、位置、順序は変更されないままになることが期待されます。 このプロセスはレイアウト復元と呼ばれます。 10. 後処理と校正: 特定の言語コンテキストの関係に従って認識結果を修正します。これは後処理です。 現在のOCR認識技術は、長い間学生にうまく適用されてきました。コミュニティの入口と出口にあるオールインワンのナンバープレート認識機、銀行口座開設に使用される銀行カード認識など、人生のあらゆる側面。名刺管理のための名刺認識ツールなど OCR認識技術は私の人生に影響を与えています。

文字認識の開発履歴を体系的に紹介します。まず、文字認識はコンピュータービジョン研究の分野の分野の1つです。 この論文は、ナンバープレート認識システムに関する専門論文です。非常に有益な記事です。 それはパターン認識と人工知能、コンピュータサイエンスの重要な部分に属します。 その発展を見るためにエッセイに従ってください。