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车牌识别厂家成功地运用了BAM神经网络方法

来源:工地管理系统         发布时间:2018-10-17

车牌辨认厂家成功地运用了BAM神经网络办法,一种是外设触发,另一种是视频触发。   外设触发工作办法是指选用线圈、红外或其他检测器检测车辆经过信号,车牌辨认系统接受到车辆触发信号后,收集车辆图画,主动辨认车牌,以及进行后续处理。该办法的长处是触发率高,功能安稳;缺陷是需求切开地上铺设线圈,施工量大。

视频触发办法是指车牌辨认系统选用动态运动目标序列图画剖析处理技能,实时检测车道上车辆移动情况,发现车辆经过期捕捉车辆图画,辨认车车牌,并进行后续处理。视频触发办法不需凭借线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该办法的长处是施工便利,不需求切开地上铺设线圈,也不需求设备车检器等零部件,但其缺陷也非常明显,因为算法的极限,该方案的触发率与辨认率较之外设触发都要低很多。

1)间接法:指经过辨认设备在轿车上的IC卡或条形码中所存储的车牌的信息来辨认车牌及相关信息。IC卡技能辨认准确度高,运转牢靠,能够全天候作业,但它整套设备价格昂贵,硬件设备非常复杂,不适用于异地作业;条形码技能具有辨认速度快、准确度高、牢靠性强以及本钱较低一级长处,但是对于扫描器要求很高。此外,二者都需求拟定出全国统一的规范,而且无法核对车、条形码是否相符,也是技能上存在的缺陷,这给在短时间内推行构成困难。

2)直接法:依据图画的车牌辨认技能属于直接法,是一种无源型轿车车牌智能辨认办法,能够在无任何专用发送车牌信号的车载发射设备情况下,对运动状况车辆或停止状况车辆的车牌号码进行非触摸性信息收集并实时智能辨认。与间接法辨认系统比较,首先,这种系统节省了设备安顿及很多资金,然后进步了经济效益;其次,因为选用了先进的计算机应用技能,所以可进步辨认速度,较好地处理实时性问题;再次,它是依据图画进行辨认,所以经过人的参加能够处理系统中的辨认过错,而其他办法是难以与人交互的。

直接法一般有图画处理技能,传统形式辨认技能及人工神经网络技能。

1)图画处理技能:运用图画处理技能处理轿车车牌辨认的研讨最早始于80年代,但国内外均仅仅就车牌辨认中的某一个具体问题进行评论,而且一般仅选用简略的图画处理技能来处理,并没有构成完好的系统系统,辨认过程是使用工业电视摄像机拍下轿车的工前方图画,然后交给计算机进行简略的处理,而且终究仍需求人工干预,例如车辆车牌中省份汉字的辨认问题,1985年有人使用常见的图画处理技木办法提出汉字辨认的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的,依据汉字的投影直方图选取起浮闭值,抽取汉字在竖直方向的峰值,使用树形查表法进行汉字的粗分类;然后依据汉字在水平方向的投影直方图,选取恰当闭值,进行量化处理后,构成一个变长链码,再用动态规划法,求出与规范形式链码的最小间隔,完成细分米完成汉字省名的主动辨认。

2)传统形式辨认技能。传统形式辨认技能指结构特征法,计算特征法等。90年代,因为计算机视觉技能的开展,开端呈现轿车车牌辨认的系统化研讨。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技能和图画处理技能完成了车辆车牌的主动辨认系统。该系统分为图画切割、特征提取和模板构造、字符辨认等三个部分。使用不同闽值对应的直方图不同,经过很多计算试验确定出车牌方位的图画直方图的闽值规模,然后依据特定闽值对应的直方图切割出车牌,再使用预先设置的规范字符模板进行形式匹配辨认出字符。

3)人工神经网络技能。近几年来,计算机及相关技能兴旺的一些国家开端讨论用人工神经网络技能处理车牌主动辨认问题,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络办法对车牌上的字符进行主动辨认,BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,每一个字符模板对应着仅有个BAM矩阵,经过与车牌上的字符比较,辨认出正确的车牌号码。

这种选用BAM神经网络办法的缺陷是无映处理辨认系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。