資料介紹
摘要:車牌識別系統在生活中的使用越發廣泛,占據重要地位。車牌識別一共分為圖像處理和字符識別兩部分。本文首先使用OpenCV技術定位車牌、分割車牌,接著應用Tensorflow識別車牌字符。每個環節都是獨立出來的,能夠降低各層之間的耦合度,提高系統可維護性。其中車牌定位是一步非常關鍵的步驟,能夠精準地定位出清晰的車牌能減少后續環節的誤差。系統具有較高的識別率,能夠精確地識別出彩色圖像中的車牌字符,具有一定實用價值。
隨著科技的進步和人民生活水平的提高,道路上的汽車隨 之增多,汽車管理問題也引起了人們的重視。每輛車的車牌號 都是唯一的,準確識別出車牌號就能知道車主信息,降低了汽 車管理難度。車牌識別的系統被大量運用在道路上、車庫門 禁、小區門口等。當汽車經過時,就識別出車牌號,如果是登記 在冊或被允許通過的車輛,門桿就會自動升起。運用在道路 上,就能記錄車輛實時動態信息,方便交通管理。本文的車牌 識別系統是通過OpenCV實現圖像處理和Tensorflow實現字符 識別,編程語言采用Java,具有運行環境簡單、軟件結構清晰、 識別效率高等特點。
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