人工神经网络技术
人工神经网络技术是直接法技术中的一种,郑州思诺电子有限公司给大家介绍下:
近几年来,计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别,BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络,每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵,通过与车牌上的字符比较,识别出正确的车牌号码。
车牌识别系统的识别流程是怎样的呢,郑州思诺电子有限公司给大家说下:
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。其硬件基础一般包括触发设备(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。
思诺以其领l先的技术实力、产品渐趋个性化并不断创新,优质售后服务和先进的企业文化管理使思诺不断地发展与壮大,下面小编给大家说下车牌识别系统:
车牌识别系统以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯l一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路**l速自动化监管、闯红灯电子警l察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。