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自動(dòng)倍 加 信 車 牌 識(shí) 別流程是系統(tǒng)前端采用了嵌入式高清倍 加 信 車 牌 識(shí) 別一機(jī)，可實(shí)現(xiàn)百萬級(jí)分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內(nèi)置了高性能DSP芯片，支持內(nèi)置智能算法、可實(shí)現(xiàn)視頻檢測(cè)、車牌自動(dòng)識(shí)別等功能。
倍 加 信 車 牌 識(shí) 別一體機(jī)系統(tǒng)使用了獨(dú)特的紋理+模型算法，具有定位精準(zhǔn)，識(shí)別速度快，識(shí)別精度高，誤識(shí)率低等特點(diǎn)，不但能捕獲有車牌的車輛，對(duì)于無牌車同樣也能進(jìn)行正常捕獲（地感觸發(fā)模式下）。將傳統(tǒng)模式中基于后端服務(wù)器或前端工控機(jī)的倍 加 信 車 牌 識(shí) 別算法移植到前端相機(jī)中，具有高集成度，高穩(wěn)定性，高適應(yīng)性等特點(diǎn)，相比傳統(tǒng)的PC或工控機(jī)模式，更能適應(yīng)實(shí)際道路的復(fù)雜環(huán)境，更能滿足智能交通系統(tǒng)中全天候工作的要求。
采用了動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻流每一幀圖像進(jìn)行識(shí)別，從而達(dá)到增加識(shí)別比對(duì)次數(shù)，大大提高了識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。
車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別主要是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論，對(duì)含有車輛號(hào)牌的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。
識(shí)別的具體步驟分為車牌定位、車牌提取、字符識(shí)別。在自然環(huán)境中，相機(jī)首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖象中分割出來。
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別，倍 加 信 車 牌 識(shí) 別算法采用基于模板匹配算法，首先將分割后的字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果，通過這種多次比對(duì)的方式極大了提高了倍 加 信 車 牌 識(shí) 別的準(zhǔn)確率。