STM32车牌识别算法该怎么编写
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建议使用matlab,网上搜搜国外有一些demo程序。
---。安.视.宝。---
车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上,利用摄像机拍摄车辆运行动态视频,然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合,通过对视频流的采集和处理,完成车牌自动识别,自动进行车牌号码比较,并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。
原理介绍:车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别,并自动找到最佳识别效果的图像,应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率,并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自动识别正是基于这一思想,采用专有的技术,利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别,即对单个车辆进行了多次识别,从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别,从工程的角度看,比单帧识别成功的机率要高很多,这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同,识别效果也不尽相同,从理论上讲,只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络车牌自动识别还采用先进的目标跟踪,以及识别结果最佳化等方法,来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。
要实现对视频流逐帧识别,必须采用行之有效的高速识别算法,即神经网络算法和模糊算法相结合,否则无法达到实用的效果。对于常用的768×288高分辨率图像,立林智能网络车牌自动识别可以在3到10毫秒内完成全部的识别过程,并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。
---。安.视.宝。---
车辆自动识别是建立在图像对比组件的基础上,利用摄像机拍摄车辆运行动态视频,然后采用先进的神经网络算法和模糊算法相结合,通过对视频流的采集和处理,完成车牌自动识别,自动进行车牌号码比较,并以文本的格式与进出场数据进行打包保存。
原理介绍:车辆自动识别系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别,并自动找到最佳识别效果的图像,应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率,并且能够降低工程的施工难度。立林智能网络车牌自动识别正是基于这一思想,采用专有的技术,利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别,即对单个车辆进行了多次识别,从而有效克服了现有车辆识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别,从工程的角度看,比单帧识别成功的机率要高很多,这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同,识别效果也不尽相同,从理论上讲,只要有一帧足够清晰的图像就有一个好的识别结果。立林智能网络车牌自动识别还采用先进的目标跟踪,以及识别结果最佳化等方法,来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。
要实现对视频流逐帧识别,必须采用行之有效的高速识别算法,即神经网络算法和模糊算法相结合,否则无法达到实用的效果。对于常用的768×288高分辨率图像,立林智能网络车牌自动识别可以在3到10毫秒内完成全部的识别过程,并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。
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