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一.车牌识别技术原理
1.车牌识别系统框架框架
文通车牌识别系统采用高度模块化设计，采用国际领先的计算机智能算法技术，将车牌识别过程的各个环节作为独立模块。首先，通过摄像机提取车牌视频图像，并使用高效视频检测技术定位和跟踪获得的每一帧图像，自动提取车牌图像，然后通过车牌准确定位.切割和识别模块可以准确地自动分割和识别字符、车牌的所有字符和颜色信息。
2.车牌定位模块
车牌定位模块是一个非常重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整个系统的性能有很大的影响。该系统基于学习的各种特点，实现了一种新的车牌定位算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的相机角度。同步内置区域设置功能可以大大降低外部环境对车牌识别的干扰，达到好的识别效率。
3.车牌矫正定位模块模块模块
由于拍摄条件的限制，图像中的车牌不可避免地会有一定的倾斜，需要一个校正和定位环节，以进一步提高车牌图像的质量，并为划分和识别模块做好准备。该系统采用原装快速图像处理滤波器，计算速度快，利用车牌整体信息，避免局部噪声的影响。另一个优点是，通过分析多个中间结果，还可以定位车牌，从而进一步减少非车牌区域的影响。与其他公司的车牌识别系统相比，该系统更支持倾斜车牌图像。一般车牌识别软件支持倾斜角度±5°，车牌识别软件可以支持±45°通过内部倾斜校正算法，倾斜角度的增加不会降低识别率。
4.车牌分割模块
车牌分割模块采用车牌文本灰度.颜色.边缘分布等特性可以更好的抑制车牌周围其他噪声的影响，容忍一定角度的车牌。
5.车牌识别模块
在车牌识别模块中，采用多种识别模型相结合的方法模型相结合的方法，有效提高了字符识别的正确性。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行早期处理，不仅保留了图像信息，而且提高了图像质量与类似字符之间的差异，保证了字符识别的可靠性。
6.车牌识别结果决策模块模块模块
文通车牌识别系统可以实时识别每一帧的车牌图像，因此系统在车辆识别过程中会得到几个相同或不同的识别结果。这需要一个决策模块来识别结果。具体来说，决策模块利用车牌帧图像对识别结果做出智能决策，通过计算观察帧数.确定结果的稳定性.平均可信度和相似性值得评估车牌的综合可信度，以确定是输出识别结果还是拒绝。车牌的最终识别结果是对所有帧的识别结果进行智能分类和投票，并结合某些语法信息。该方法综合利用了所有帧信息，减少了以往基于单个图像的识别算法的意外错误，大大提高了系统识别率和识别结果的正确性和可靠性。
