车牌识别

资 源 简 介

车牌识别

详 情 说 明

车牌识别作为计算机视觉领域的重要应用，已广泛应用于智能交通、停车场管理等领域。其核心技术主要分为三个关键阶段：

首先通过图像预处理技术对原始图像进行优化，包括灰度化、降噪和对比度增强等操作，为后续处理提供更清晰的图像数据。边缘检测和颜色空间分析常用于初步定位车牌区域。

定位算法利用车牌的几何特征（如长宽比）和颜色特征（如蓝底白字），结合形态学处理精准定位车牌位置。传统方法多采用滑动窗口结合特征提取，现代方案则普遍采用基于深度学习的端到端检测模型。

在字符识别阶段，通常先进行字符分割，将车牌中的每个字符单独分离。随后采用OCR技术进行识别，传统方法使用模板匹配，而现代方案多采用CNN、LSTM等深度学习模型，显著提升了识别准确率。当前最优的端到端识别系统甚至无需单独分割字符，可直接输出识别结果。