주차 번호판 인식 시스템의 판매 견적 후-Tigerwong

일반적으로 번호판 인식 시스템, 광학 문자 인식, 문자 인식 소개, 문자 인식으로 알려져 있습니다. 전체 영어 이름은 광학 소형 인식 또는 ocr입니다. 광학 기술과 컴퓨터 기술을 사용하여 인쇄 된 문자 또는 필기 문자를 읽고 인식하고 컴퓨터와 사람이 읽을 수있는 형식으로 변환합니다. OCR 기술은 여기서 핵심 링크입니다. OCR 기술에서는 처음 개발 되었기 때문에 인쇄 된 문자 인식이 가장 성숙한 것입니다. 빠르면 1929 유럽과 미국 국가에서 많은 신문과 잡지, 문서, 문서 및 진술을 처리하는 데 사용되었습니다.

40 년 이상의 개발 및 개선 끝에 캐릭터 인식 기술은 더욱 순진 해지고 점차 "정보 처리의 전자화" 를 실현했습니다. 그러나 중국에서 인쇄 된 중국 문자 인식에 대한 연구는 1970 년대 후반에 시작되었으며 거의 30 년의 개발 역사를 가지고 있습니다. 그것은 대략 다음 세 단계로 나눌 수 있습니다: 1. 탐사 단계 (1970 년대 후반부터 1979 1985 숫자, 영어 및 상징의 인식에 관한 연구에 기초하여, 중국의 몇몇 단위의 연구원들은 중국 문자 인식 방법을 탐구하고 일부 논문을 발표했으며 소수의 아날로그 인식 소프트웨어 및 시스템을 개발했습니다. 이 단계는 길고 효과가 거의 없지만 다음 단계에서 유익한 과일을 낳았습니다. 2 R & D 단계 (1986 1988, 1986 시작부터 1988 말까지 3 년은 중국 문자 인식 기술에 대한 연구의 절정과 인쇄 된 중국 문자 인식 기술에 대한 연구의 수확이었습니다. 총 11 개 유닛이 인쇄 된 중국어 문자 인식의 효과에 대해 14 개의 평가를 수행했습니다. 이러한 시스템은 샘플 시트 인식에 대한 높은 지표를 달성 할 수 있습니다. 노래 서체, 모방 노래 서체, 굵은 서체 및 일반 서체를 인식 할 수 있으며 인식 된 단어의 수는 최대 6763 도달 할 수 있습니다. No에서 글꼴 크기의 인식 비율. 3 에서 아니오. 5 는 99.5% 이상이며 인식 속도는 286 마이크로 컴퓨터의 조건에서 10 14 단어/s에 도달 할 수 있지만 실제 텍스트의 인식률은 크게 감소합니다. 이는 인쇄 된 텍스트 모양의 변화로 인한 것입니다 (예: 텍스트 흐림, 스트로크 접착, 깨진 펜, 위 시스템의 고르지 않은 흑백, 열악한 종이 품질, 잉크 반사 등) 적응력 및 간섭 방지, 그러나 지난 3 년 동안 개발 된 인식 시스템은 인쇄 된 중국어 문자 인식 시스템의 실용성을위한 토대를 마련했으며 인식 시스템은 개발에서 실용성까지 과정을 거쳐야합니다. 3. 칭화 대학의 전자 공학과 인 1986 년 절정 이후 실용적인 단계 (1989 년부터 지금까지) 에서 중국어 문자 인식 (문자 인식) 을 인쇄했습니다. 중국 과학 아카데미, 정보 공학의 베이징 연구소의 컴퓨팅 연구소의 지능형 센터, Shenyang 자동화 및 기타 장치는 실제 인쇄 된 중국어 문자 인식 시스템을 개발하고 개발했습니다. 특히 칭화 대학의 전자 공학부와 한왕 그룹이 개발 한 Shangshu OCR 제품에 의해 개발 된 Tsinghua th OCR 제품, 그것은 항상 기술 개발의 최전선에 있었고 인쇄 된 중국 문자 인식 기술의 발전 추세를 대표하는 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다.

현재 인쇄 된 중국 문자 인식 기술의 연구 초점은 간단한 문자 인식에서 자동 형식 인식 및 입력, 레이아웃 분석, 레이아웃 이해 및 혼합 그래픽 및 다국어 레이아웃의 레이아웃 복구로 이동했습니다. 명함 인식, 금융 청구서 식별 및 고대 도서 식별 및 많은 관련 식별 시스템을 제공합니다. Zhong'an 미래 기술 화면 문자 및 이미지 인식 시스템 등에 의해 시작된 명함 식별 시스템, ID 카드 식별 시스템 및 "Huishi" 와 같은 이러한 새로운 인식 시스템의 발표는 인쇄 된 중국어 문자 인식 기술의 응용 분야의 광범위한 확장을 표시합니다. Zhongan 미래 기술의 OCR 인식 워크 플로우에 대한 개요. OCR 인식 시스템의 목적은 매우 간단합니다. 이미지가 변환되어 이미지에 그래픽을 유지합니다. 형식이 있다면, 형식의 데이터 및 이미지의 문자, 1 OCR 인식 프로세스 분석 1. 이미지 입력 및 전처리: 2. 이미지 입력: 다른 이미지 형식의 경우 다른 스토리지 형식과 다른 압축 방법이 있습니다.

전처리: 주로 두 부분의 이진화를 포함합니다. 카메라로 찍은 사진의 대부분은 검은 색 이미지이며 엄청난 양의 정보가 포함되어 있습니다. 그림의 내용은 단순히 전경과 배경으로 나눌 수 있습니다. 컴퓨터가 문자를 더 빠르고 더 잘 인식하도록하려면 먼저 검은 이미지를 처리해야합니다. 전경 정보와 배경 정보 만 유지하면 전경 정보는 검은 색이고 배경 정보는 백색이며 이진 이미지입니다. 4. 소음 제거: 다른 문서의 경우 건조의 정의가 다를 수 있습니다. 건조의 특성에 따라 번호판 인식 시스템을 소음 제거라고합니다. 5. 올바른 경향: 일반 사용자가 문서 사진을 찍을 때 더 캐주얼하기 때문에 왜곡 된 경우 사진을 방지 할 수 없으므로 문자 인식 소프트웨어가 수정해야합니다. 6. 레이아웃 분석: 문서 그림을 단락과 가지로 나누는 과정을 레이아웃 분석이라고합니다. 실제 문서의 다양성과 복잡성으로 인해 현재 고정 된 최적 절단 모델이 없습니다. 7. 캐릭터 커팅: 촬영 조건의 제한으로 인해 종종 캐릭터 접착력과 펜 파손이 발생하므로 인식 시스템의 성능을 향상시키는 데 매우 제한적입니다. 문자 인식 소프트웨어에 문자 절단 기능이 필요합니다. 8. 성격 인식: 이 연구는 매우 초기입니다.

오랫동안 일치하는 템플릿이있었습니다. 나중에 기능 추출에 중점을 두었습니다. 텍스트 변위, 스트로크 두께, 깨진 펜, 접착, 회전 및 기타 요인의 영향으로 특징 추출의 어려움에 크게 영향을 미쳤습니다. 9. 레이아웃 복원: 사람들은 인식 된 텍스트가 여전히 원본 문서 그림과 같이 배열되기를 희망하며, 단락, 위치 및 순서는 변경되지 않습니다. 이 프로세스를 레이아웃 복원이라고합니다. 10. 사후 처리 및 교정: 사후 처리 인 특정 언어 컨텍스트의 관계에 따라 인식 결과를 수정하십시오. 현재의 OCR 인식 기술은 오랫동안 학생들에게 성공적으로 적용되었습니다. 삶의 모든 측면: 커뮤니티 출입구의 올인원 번호판 인식 기계, 은행 계좌 개설에 사용되는 은행 카드 인식, 명함 관리 등을위한 명함 인식 도구. OCR 인식 기술이 내 삶에 영향을 미치고 있습니다.

체계적으로 캐릭터 인식의 개발 역사를 소개합니다. 첫째, 캐릭터 인식은 컴퓨터 비전 연구 분야의 분야 중 하나입니다. 이 논문은 매우 유익한 기사 번호판 인식 시스템에 대한 전문 논문입니다. 그것은 컴퓨터 과학의 중요한 부분 인 패턴 인식과 인공 지능에 속합니다. 에세이 개발을 참조하십시오.