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濮阳市古城路正柱门窗加工部
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    针对车牌开展配套的定位操作,目的是在拍摄获得的汽车图像之内,识别具体的车piao范围,同时将车牌图像实现提取操作,以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成,科学的判断具体的车牌范围,则属于提升综合体系识别率的核心要素。在现代交通行业发展过程中,车牌的识别体系是制约交通管理实现科技化的因素,该课题研究的车牌识别体系大大降低了交通管理工作的复杂程度。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式,核心为五方面的基础流程。


    在车牌识别的整个过程中,鄄城车牌识别系统,为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室必不可少的,阀值分割,目标与背景区别,车牌字符倾斜校正,高清车牌识别系统,单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。



    该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后,会用数字字符的方法输送得出的信息,这样不仅存储空间少,而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛,车牌识别系统生产厂家,它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的,这对交通发展领域有深远的影响。本文采用识别方法是神经网络,通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。

    文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究,摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究,对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究,在识别上取得了良好效果。



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