摘要
随着道路车辆的增多,传统的人为交通管理方式越来越难以掌控复杂的道路交通情况,已逐渐退出大众视野。而随着机器视觉技术的快速发展,通过先进的目标检测算法实现自动化、智能化和精密的交通管控已开始大量普及。因此,提出并设计了基于OpenCV的道路车牌识别系统,可在复杂的道路环境下保持长时间工作并维持一定的准确率,提高交通管理效率,节约人力资源,方便人们出行。文中利用车牌特征输入的图像进行车牌定位,再通过灰度化,基于Radon变换的倾斜校正、二值化、腐蚀、膨胀等数字图像处理算法来处理车牌图像,去除车牌图像因为环境而产生的干扰。之后运用垂直投影法分割车牌字符,最后用模板匹配的方法来识别车牌字符,并输出识别信息。在实验中,通过车牌数据检测,该系统的识别准确率超90%。
出处
《物联网技术》
2020年第6期22-25,共4页
Internet of things technologies
作者简介
林云(1990-),男,福建福清人,硕士研究生,助教,研究方向为机器学习、自然语言处理和移动端能耗优化。
