Cae 号码牌

资 源 简 介

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详 情 说 明

车牌自动识别（ALPR）系统在智能交通领域扮演着重要角色。针对印度车牌的特殊性，该系统需要处理多语言混排、非标准化格式等复杂情况。识别过程主要分为三个关键阶段：

首先是图像预处理环节。采用直方图均衡化技术增强图像对比度，这对后续处理尤为重要，因为车辆图像常受光照条件影响。通过调整像素强度分布，可以显著改善低质量图像的可用性。

车牌区域提取是该系统的核心环节。采用边缘检测算法定位潜在的牌照区域，结合形态学操作（如膨胀、腐蚀）来优化检测结果。这种方法能有效处理印度车牌多变的外观特征，包括不同字体、多语言混合等情况。

字符分割阶段采用连通域分析和边界框技术。由于印度车牌可能同时包含英文和地方语言字符，系统需要精确区分每个独立字符的边界。该步骤直接影响最终识别准确率，实验数据显示达到88.46%的分割准确率。

整个系统在MATLAB环境下实现，最终车牌提取准确率达到91.02%。这种技术方案特别适合处理非标准化车牌，为印度等具有复杂车牌特征的地区提供了可行的解决方案。