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PC版车牌识别SDK(识别车牌字符图像采集)

落叶飘零 2024-07-25 03:42:13 0

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PC版车牌识别SDK授权应用领域

治安卡口系统

PC版车牌识别SDK(识别车牌字符图像采集) 软件开发
(图片来自网络侵删)

称重收费系统

汽车4S店管理系统

车辆安全检测系统

平安城市系统

移动手持收费设备

警务通系统

城市道路监控

停车场管理系统

高速公路收费系统

pc车牌识别SDK是一项基于OCR识别的应用技术。
前端车牌识别SDK过程主要包含五个步骤,其中包括图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出结果等一系列计算机算法运算。

第一步图像采集:此步骤通过前端采集视频流数据,再通过硬件或软件对视频流进行进行解帧识别(常见的车牌识别一体机为硬识别,移动端设备往往通过软件识别,为软识别),前端车牌识别SDK的识别速度为毫秒级别,相较于大家平时用的手机扫码,前端车牌识别SDK的识别速度更为快速。
在视频模式下采集图像时,移动端车牌识别会自动触发,无需外接信号。

第二步预处理:一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动逆光处理、自动白平衡处理、自动曝光处理、自动过爆处理等,并对图像进行图像缩放、噪声过滤、对比度增强等处理。

第三步车牌定位:对车牌的的定位一般会依据所采集的图像中纹理特征、颜色特征和形状特征等信息,采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。

第四步字符分割:字符分割的主要思路是,基于车牌的二值化结果或边缘提取结果,利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息,一方面把单个字符分别提取出来,也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理;另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。
一般采用的算法有:投影分析、连通域分析,字符聚类和模板匹配等。

第五步字符识别:当前成熟应用的字符识别算法有:模板匹配法、人工神经网络法、支持向量机法和Adaboost分类法等。
经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配,最后选取匹配度高的结果以输出。

文通技术支持:郑明辉:壹叁叁柒壹陆贰壹壹贰玖

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