車牌識別算法

車牌識別算法是車牌識別系統的基礎，對圖像進行採集，然後從車牌紋理出發，套用分開理論建立基於有向分形參數的車牌定位預處理模型，結合投影法提取車牌區域，再將字元進行分割和識別，最後輸出結果。

算法流程

車牌識別基本的算法流程有：

（1）車牌定位；

（2）字元分割；

（3）字元識別。

算法的詳解

1、車牌定位的方法多種多樣,歸納起來主要有利用梯度信息投影統計；利用小波變換作分割；車牌區域掃描連線算法；利用區域特性訓練分類器的方法等。這是車牌識別算法中最關鍵的第一步，效果的優劣直接影響到車牌識別率的高低。運用啟發式車牌定位算法算法，使得綜合號牌檢出率高達99.5%。

2、字元識別是整個系統的核心。在其實際套用中，最為關鍵的問題是字元特徵的選擇，如果特徵選擇不具有很好的區分度，不僅特徵維數較大而且還很難獲得較好的識別效果。運用的大規模神經網路識別算法，使用綜合號牌識別率高達98.5%，全國第一。
3、牌上的相似字元，由於外形比較接近，受圖像解析度，光線，車牌污損等影響，一般的分類算法，很容易出現誤識別。車牌識別系統基於此算法基礎上提出了易混淆字元專門處理，相似字元例如“2”和“Z”、“0”和“D”等，都能進行有效識別。使得識別效果在任何極端複雜情形下依然保持高識別率。

媒體報導

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