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車牌識(shí)別設(shè)備是目前常見(jiàn)的交通管理設(shè)施。該算法采用高模塊化設(shè)計(jì)，將車牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)作為獨(dú)立模塊。
一、車牌矯正及精定位模塊。
使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快，而且使用車牌的整體信息，避免局部噪聲的影響。該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，通過(guò)分析多個(gè)中間結(jié)果，可以準(zhǔn)確定位車牌，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。
二、車輛檢測(cè)跟蹤模塊。
車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要分析視頻流，判斷車輛位置，跟蹤圖像中的車輛，并在車輛位置的最 佳時(shí)間記錄車輛的特寫圖片。
三、車牌定位模塊。
車牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種基于學(xué)習(xí)特點(diǎn)的新車牌定位算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
四、車牌跟蹤模塊。
車牌跟蹤模塊記錄了車輛行駛過(guò)程中每幀車牌的位置和外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等歷史信息。
五、車牌切分模塊。
車牌系統(tǒng)的車牌切割模塊可以更好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，從一定角度容忍車牌。該算法有利于移動(dòng)檢查等車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。
六、車牌識(shí)別模塊。
在車牌識(shí)別算法中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建層次化的字符識(shí)別過(guò)程，可以有效提高字符識(shí)別的準(zhǔn)確性。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行早期處理，不僅可以盡可能保留圖像信息，還可以提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的區(qū)別，確保字符識(shí)別的可靠性。
七、車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊。
具體來(lái)說(shuō)，決策模塊利用車牌通過(guò)視覺(jué)過(guò)程留下的歷史記錄，智能決策識(shí)別結(jié)果。
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