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車牌辨識系統

車牌辨識系統. Outline. 前言 車牌定位 字元切割 字元辨識 實驗 結論. 前言. 動機：交通事故，交通違規，管理車輛的停放等問題。 最原始的人力來解決，此方法不僅浪費了大量的人力也浪費了大量的時間和成本。 以自動化的方法來進行，想必可以節省大量的時間及人力成本. 影像前處理. 直方圖. 直方圖等化. 等化後的影像顯示出來，其對比度和未經等化的影像相比，較為明顯，且車牌的部份也較為清晰。. 車牌定位流程. 車牌定位. 車牌定位.

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車牌辨識系統

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Presentation Transcript

  1. 車牌辨識系統

  2. Outline • 前言 • 車牌定位 • 字元切割 • 字元辨識 • 實驗 • 結論

  3. 前言 • 動機：交通事故，交通違規，管理車輛的停放等問題。 • 最原始的人力來解決，此方法不僅浪費了大量的人力也浪費了大量的時間和成本。 • 以自動化的方法來進行，想必可以節省大量的時間及人力成本

  4. 影像前處理

  5. 直方圖

  6. 直方圖等化 等化後的影像顯示出來，其對比度和未經等化的影像相比，較為明顯，且車牌的部份也較為清晰。

  7. 車牌定位流程

  8. 車牌定位

  9. 車牌定位 • 車牌定位使用Quadra Spline Wavelet，是因為若灰階值有明顯的變化，經過小波轉換後，會產生局部的波峰或波谷，就是所謂的Peak，利用此特性可既定位出車牌位置

  10. 字元切割

  11. 字元切割 • 字元切割，要先將切割下來車牌的灰階影像轉成二元影像，取一個二值化的門檻值K，本組實驗採用歐蘇法(Otsu)來取K 值，再經切割背景、分離字體等步驟

  12. 字元辨識

  13. 字元辨識 • 字元辨識是採用類神經網路，必須建立出一個訓練樣本，使類神經網路在學習的過程中有一個參考，訓練樣本的建立來自於車牌文數字的特徵值

  14. 實驗

  15. 實驗

  16. 實驗

  17. 結論 • 程式的架構盡量保此執行時間在十秒內行做完，程式大致上是以迴圈方式執行，而照片的大小、像素也引響了程式的運算速度，若可以增加程式的運算效率和判斷的時間，相信會更為完美 • 未來進一步可改善的地方有，增加類神經網路中成功的辨識率，可能受到內部資料庫字體不清楚或模糊造成在辨識時出現些錯誤

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