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嵌入式人工智能应用- 第八章 车牌识别

嵌入式人工智能应用

文章目录

  • 嵌入式人工智能应用
  • 1 车牌识别
    • 1.1 概述
    • 1.2 车牌说明
    • 1.3 车牌识别原理
    • 1.4 车牌识别难点
  • 2 代码部署
    • 2.1 进入项目里面
    • 2.2 编译和运行
    • 2.3 运行结果

1 车牌识别

1.1 概述

车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件设备一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。而本次实验所使用的是最为常见的 CNN,由此可见 CNN 应用的广泛,以及其图像提取能力的先进。

1.2 车牌说明

随着社会经济的发展,小汽车已进入千家万户,每一台车都会对应一个唯一的车牌号,本次实验就是要识别车的车牌,在进行实验之前了解一下车牌号的组成结构,当然了,这里说的只是普通的车牌号并不是军车。车牌号的组成时这样的:

汉字 字母·5 位字母和数字的组合

也就是车牌大致分成三个部分,第一部分是一个汉字,这个汉字是中国的某个省的简称,对应的这个汉字有多少种就对应中国有多少个省(直辖市);第二部分是字母,汉字后面紧跟一个字母,从 A 到 Z,这个字母代表了这辆车是哪个城市的,例如四川成都的车牌是川 A,A 一般代表省会城市,B 代表仅次于省会城市

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