随着科技的发展,内蒙古车牌识别功能越来越强大,而车牌字符识别是车牌识别系统的一步,也是重要的一步。字符识别的准确性直接影响车牌识别系统的性能。
车牌识别系统采用视频检测方式构建。要求能够对车辆闯红灯、不在引导道行驶、不按规定车道行驶、走错路等违法行为进行实时监控,这意味着车牌识别系统真的很强大。
传统的车牌字符识别方法包括基于模板匹配的字符识别方法、基于神经网络的字符识别方法、基于字符特征的识别方法和基于统计分类器的字符识别方法。
基于HOG函数的车牌识别摄像机字符识别新方法HOG函数侧重于同构形状信息分布,在抵抗同构形状变化方面优势明显。使用字符形状信息可以更好地识别字符,车牌往往很脏,字符可以表示不同程度的变形、模糊、断裂,但基本上可以保留字符的形状,并且可以利用形状信息来有效克服外界环境的干扰。
该算法先提取字符图像的HOG特征,将特征转换为“Bah”二进制码,表征字符图像的“指纹”信息。转换为“Bah”二进制码,既能抗噪声干扰,又能降低噪声对识别的影响,识别速度快,特征间距离计算可通过外部或操纵进行。
当要识别文本图像时,会将“图案”信息与文本模板库中的“指纹”信息进行比较,找到距离小的文本模板。该字符模板对应的类别即为字符识别结果。基于HOG特征的字符识别算法,字符识别准确率高,抗字符噪声干扰能力强,识别速度快,具有广阔的应用前景。
车牌识别摄像头拍摄的照片清晰反映了车辆的车牌号、汉字、型号、装载货物等所有特征。通过事故追踪、刑侦等公安工作通过车牌识别系统可以提供更、更准确的依据。