徐州車(chē)牌識(shí)別是根據(jù)人工智能算法和系統(tǒng)識(shí)別理論，對(duì)帶有車(chē)輛號(hào)牌的圖象開(kāi)展分析處理，進(jìn)而明確支付牌照在圖像中的部位，并進(jìn)一步獲取和鑒別出文字字符。車(chē)牌識(shí)別過(guò)程包含圖像收集、車(chē)牌定位、字符分割、字符鑒別等一系列優(yōu)化算法與運(yùn)算，其運(yùn)作步驟以下:

圖像收集;

根據(jù)模擬攝像機(jī)或監(jiān)控?cái)z像機(jī)對(duì)往日車(chē)子開(kāi)展即時(shí)、連續(xù)紀(jì)錄、收集。

車(chē)牌定位:

車(chē)牌定位的準(zhǔn)確是否立即決策后邊的字符分割和鑒別效果，是影響全部車(chē)牌準(zhǔn)確率的關(guān)鍵要素。車(chē)牌定位優(yōu)化算法的優(yōu)劣，由車(chē)牌診斷率來(lái)評(píng)定，現(xiàn)階段目前市面上出色的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)，診斷率能做到99%之上。其關(guān)鍵是利用車(chē)牌區(qū)域的紋路特點(diǎn)，開(kāi)展車(chē)牌定位，常見(jiàn)的車(chē)牌檢驗(yàn)優(yōu)化算法包含:利用梯度方向信

息投射統(tǒng)計(jì)分析;利用小波變換作分割;車(chē)牌區(qū)域掃描儀聯(lián)線優(yōu)化算法;利用區(qū)域特點(diǎn)訓(xùn)煉分類(lèi)器的方式等。這種優(yōu)化算法各有利弊，怎樣從繁雜情景中獲取出平穩(wěn)靠譜的車(chē)牌區(qū)域是一個(gè)難題。

字符分割:

在圖象中定位出車(chē)牌區(qū)域后，根據(jù)灰度值化、灰度值拉申、二值化、政治化等解決，進(jìn)--步精準(zhǔn)定位字符區(qū)域，隨后依據(jù)字符規(guī)格特點(diǎn)明確提出動(dòng)態(tài)性模版法開(kāi)展字符分割，并將字符尺寸開(kāi)展歸一化處理。

字符識(shí)別::

對(duì)分割后的字符開(kāi)展放縮、特征提取，得到特殊字符的表達(dá)方式，隨后根據(jù)分類(lèi)器就可以對(duì)字符開(kāi)展鑒別，常見(jiàn)的分類(lèi)算法有神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，SVM等。