一种新的车牌识别方法

资 源 简 介

一种新的车牌识别方法

详 情 说 明

车牌识别技术作为智能交通系统的关键环节，其核心流程可分为三个递进阶段。在牌照定位环节，系统需从复杂背景中精准捕捉车牌区域，这通常借助边缘检测算法或基于深度学习的目标检测模型（如YOLO、SSD等）实现，重点解决光照不均、角度倾斜等干扰问题。字符分割阶段采用投影分析法或连通域分析技术，通过垂直与水平方向的像素统计，将粘连字符精确切分，尤其需处理金属边框干扰和汉字偏旁结构等特殊场景。最后的字符识别环节依赖OCR技术，传统方法采用模板匹配结合形态学处理，现代方案则普遍应用CNN+LSTM混合神经网络，对分割后的单字符进行端到端识别，其中需针对各省份简称和军警等特殊字符设计专用分类器。当前技术难点在于实时性优化与极端天气下的鲁棒性提升，未来趋势将向轻量化模型和三维车牌识别方向发展。