Por: Shenzhen TGW Technology Co.,Ltd
Com o rápido desenvolvimento da sociedade e da economia, os carros estão desempenhando um papel importante no trabalho, produção e vida das pessoas. O número total de carros está aumentando rapidamente, o transporte tornou-se cada vez mais difícil de ser gerenciado, problemas de tráfego também surgiram. O que é mais, esses problemas estão se tornando cada vez mais complicados.
Com o surgimento do software Alpr, estradas, veículos e usuários foram intimamente unidos. O software Alpr desempenhou um papel geral na sociedade e era um sistema de gerenciamento de carro em tempo real, preciso e eficiente. A coisa mais importante sobre o software Alpr é o algoritmo de reconhecimento de placa de licença.
O algoritmo de identificação é uma tecnologia com o maior teor de ouro em todo o sistema, e seus custos de pesquisa e desenvolvimento também ocupam a maior parte de todos os custos de pesquisa e desenvolvimento do produto. A equipe de pesquisa e desenvolvimento gasta mais esforço e tempo no algoritmo.
Com o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, uma variedade de fotos coloridas e tecnologias de cores se espalharam, mas essas imagens coloridas contêm muitas informações irrelevantes. Para o algoritmo de reconhecimento, a imagem colorida causará muita interferência, então o algoritmo precisa fazer o cinza.
(1) detecção de borda
As bordas da imagem são a base para a segmentação da imagem, o reconhecimento da área alvo e a extração da forma da área. Eles também desempenham um papel muito importante na extração de locais de placas de veículos, portanto, a detecção de bordas é muito necessária.
(2) corrosão da imagem
A erosão da imagem pode corroer a imagem da borda. Após a erosão, uma imagem da área alvo pode ser obtida, o que reduz muito o alcance do alvo e melhora a precisão do algoritmo de reconhecimento da placa.
(3) Preencha a imagem
Preencher uma imagem é uma operação fechada na imagem, usada para suavizar o contorno da imagem e usada para preencher pequenos orifícios, rachaduras, alvos quebrados, etc. no alvo.
(4) filtragem morfológica
Finalmente, a filtragem morfológica é usada para remover um grande número de pequenos objetos irrelevantes, e o resto são os alvos que precisam ser identificados.
Após as imagens pré-processadas, o resto são imagens retangulares de tamanhos diferentes. Você só precisa encontrar a figura retangular da placa de licença nesses gráficos para implementar a próxima etapa. Por alguns cálculos, a posição da placa pode ser encontrada e o conteúdo do retângulo pode ser extraído.
Calcule a soma de cada coluna por coluna da esquerda para a direita através da imagem binária, diferencie-a usando 1 e 0 e, finalmente, divida cada caractere.
Depois que os caracteres são segmentados, como o algoritmo precisa reconhecer cada caractere? Primeiro, estabeleça um banco de dados de amostra de reconhecimento, leia os caracteres segmentados e normalizados, combine os caracteres recortados com a biblioteca de modelos e, finalmente, obtenha todos os dados dos caracteres segmentados.
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