常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法進(jìn)行車牌定位可以獲得比較好的效果。由于所有車輛的交通信息都將存儲在服務(wù)器中,不需要手動記錄車牌,服務(wù)器提供豐富的查詢功能,還可以幫助用戶快速定位車輛和乘客信息。對于圖像空間的所有像素點,在經(jīng)過mean shift算法迭代后,如果終收斂于同一點,則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進(jìn)行迭代遍歷,得出的結(jié)果根據(jù)收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域,再通過上述特征在可能的車牌區(qū)域中進(jìn)行對照分析,小區(qū)停車場車牌識別系統(tǒng),就可以得到車牌區(qū)域。
隨著高速公路系統(tǒng)新技術(shù)的高速發(fā)展,車牌識別技術(shù)已經(jīng)成為交通應(yīng)用方面的重要組成部分,切社會對其的應(yīng)用也十分廣泛,它不但在高速,隧道,停車場車牌識別系統(tǒng)批發(fā),橋梁等方面被廣泛應(yīng)用,而且也逐漸的被應(yīng)用于小區(qū),停車場等方面,也在電子和wei章拍照方面做出較大貢獻(xiàn),介于車牌識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用,越來越過的也都致力于對其的研究,停車場車牌識別系統(tǒng)商家,同時也提出了一些較好的辦法。車牌包含的信息是多個字符,想要對車牌進(jìn)行識別,首先我們需要將車牌的多個字符進(jìn)行分割處理。但是,單方面而言其流程大概一致,荷澤停車場車牌識別系統(tǒng),關(guān)鍵差別在于前端系統(tǒng)圖像的精度,和后端的算法處理。
核函數(shù)的選擇,當(dāng)下多用的核函數(shù)是,所以本中也用核函數(shù),主要是考慮到以下幾個因素(1)核函數(shù)能夠完成非線性映射。(2)所要的培訓(xùn)的參考數(shù)據(jù)比較少,在運用分類設(shè)備時簡便。該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動車所有的圖像實行串連處理后,會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息,這樣不僅存儲空間少,而且操作便捷。多項式的此類函數(shù)所對應(yīng)的參考數(shù)據(jù)比核函數(shù)多,所以對分類設(shè)備的工作提出了更高的要求。核函數(shù)和分類設(shè)備的工作效果之間有較為密切的關(guān)系,不過等人在其研究中發(fā)現(xiàn),其不同和工作的效果沒有太大的關(guān)聯(lián),而起到重要作用的是因子c和其對應(yīng)的參數(shù)廠。
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