车牌识别

资 源 简 介

车牌识别

详 情 说 明

车牌识别是计算机视觉领域的一项关键技术，广泛应用于智能交通、停车场管理和安防监控等场景。其核心任务是从车辆图像中准确定位并识别出车牌号码。

典型的车牌识别流程分为三个主要步骤：

车牌检测：通过传统图像处理方法（如边缘检测、颜色分割）或深度学习模型（如YOLO、SSD）从复杂背景中定位车牌区域。

字符分割：对检测到的车牌区域进行二值化和投影分析，将连通的字符拆分为单个独立区域，为后续识别做准备。

字符识别：使用OCR技术（如Tesseract）或训练专门的卷积神经网络（CNN）模型，对分割后的字符进行归类识别。

当前主流方案倾向于端到端的深度学习模型，能够同时完成检测和识别任务。这类方法对光照变化、倾斜车牌等复杂场景具有更强的鲁棒性。

技术挑战包括多语言车牌适配、低分辨率图像处理，以及实时性要求较高的应用场景优化。未来的发展方向可能涉及轻量化模型部署和更多无监督学习技术的应用。