车牌定位
基于深度学习的车牌定位可分为直接定位和间接定位,直接定位把车牌识别当成一个目标检测模型,比如像SSD还有YOLO等等,只需要改变后一层的卷积层就可以了,把它定成所需要识别的类别。基于一个车辆只有一个车牌的情形,间接定位首先定位到车牌的相关物体,然后再定位到车牌。定位到车牌之后,就需要对车牌进行字符分割,车牌识别一体机,基于字符分割的方法有连接成分分析,投影分析,字符先验知识,智能车牌识别系统,字符轮廓等等 。
车牌识别特点
一、提高管理水平和形象:车牌识别停车系统的使用将大大提高停车管理水平,并在自动控制带来的形式、方便、实用、科学管理等方面树立良好的形象。
二、管理较方便、较安全:对于的管理,经常会出现卡不丢失的情况,管理既费钱又费时。进出车辆时,通过识别车牌号来管理车辆非常方便快捷。同时,集成式车牌识别机具有监控功能,安全可靠。
车牌识别的方法大致
目前对车牌识别的方法大致可以分为三类,模板匹配,SVM,六安车牌识别,和深度学习的方法,其中,深度学习的方法用的较加广泛,深度学习上采用车牌识别的方法可分为直接检测算法和间接检测算法。对于车牌识别,停车场车牌识别,有着不同的数据集,我们需要对不同公共数据集进行比较和说明,然后对针对不同的数据集,工作站,精度和时间进行比较,这样才能的衡量算法的优势和劣势,然后再对未来研究方向进行展望。
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