来源:山东金国发智能科技有限公司 时间:2025-01-04 05:00:36 [举报]
例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度,到了傍晚就降到80%,夜间又降到70%,这种不稳定的系统,比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为,既然白天的辨识率有90%,那全天候的准确率都要达到90%才合理,这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等),与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。
此外,车牌辨识系统能否发挥大效用,除了软件技术之外,与摄影机及现场施工能力,也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后,提出建置规划方案,先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等,再提出报价,藉由这些动作,除了得以事先评估业者的能力,用户本身也可以达到产品学习及教育训练,日后管理时,会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。
图形检索,定位车牌图片处理到这一步,来了——车牌检索。动脑筋的朋友可能已经意识到了,车牌是规则的长方形,我们只要找二值化后图片里的长方形就好了。问题来了,你找长方形,问题是有些车辆的撒热窗就是长方形。爱动脑筋的小伙伴已经注意到了,车牌的长宽比与车身其他位置的形状长宽比不同。掌握了上面的基本常识,那么我们距离找到车牌就更近了。计算机扫描整个二值化的图片,由左到右,由上到下,把颜色从黑到白或者由白到黑的像素全部记录下来。然后根据这些像素来计算哪个区域是长方形,并且符合车牌的比例。
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