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动态识别系统技术原理介绍

　　技术原理：

　　通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前***的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。

　　在***识别中，利用了***元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括******、字符切分、字符识别)，可将***的各种特征元素识别成数字信息。

　　系统通过对各种车型的特征进行学习，以达到对相关特征的智能识别。车型特征包括车辆的品牌标志、品牌名称(文字、型号)、车辆外观特征(如外观尺寸、颜色、车头散热片形状等)等等。

如何提升***识别系统的识别率吗

识别率是汽***照识别系统中正确识别的车辆总数的比例.识别率是***识别系统的生命周期,如果识别率太低,那么***识别系统在实际应用中会大大减少，好的***识别系统制造商可以通过一些技术来提高识别率，让我们知道.三种技术提高***识别系统的识别率。

　　云停车技术:云停车是一个非常热门的云计算，通过物联网、云计算技术和城市综合停车管理平台的建设,共享不同区域、不同位置的停车信息.不同停车场背景系统的共享将提高***识别系统的识别率，当汽车在停车场被正确识别时,它的特***息将被共享到城市B停车场,当它进入B停车场时可以快速准确地识别它.

字符分割是对提取出的***图像进行切割，从***图像中提取出单个***字符的图像。由于字符识别是以分割出的单个字符为输入，所以字符分割的准确与否直接影响到字符识别。

　　字符识别是指对分割出的字符进行处理，识别出***中的字符。因为我国的***号码的字符包含：汉字、英文字母、数字，增加了对字符识别的难度。字符识别直接影响到整个***识别系统结果的准确性。

　　这是一个LPR系统基本的结构组成，每个模块的功能也清晰的给出来了，这对于后续我们的分工有很大的帮助，模块与模块之间耦合度也比较小。

　　基于Linux的***识别系统，界面基于qt开发，图像处理模块基于opencv，数据库使用的mysql，基本上是在原有的系统上进行修改。原有的系统是在window平台下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，按照新的架构重新修改代码，数据库部分基本没变，***更新的是图像处理部分。

，在开发 LPR 算法之前，要确定算法的目的和要求。LPR 算法的终目的是识别车辆的***号码，所以识别正确率自然是系统设计中应该首要考虑的因素。影响识别正确率的因素有很多，主要的有以下几点：一是***的准确性;二是识别前字符的预处理;三是字符识别的算法。为了提高识别正确率，需要对现有的***字符识别算法进行改进，在后面的章节中会有详细的介绍。

　　其次，LPR 算法在工作时需要实时处理交通流量信息，所以系统的工作效率——即识别时间也是系统设计时必须要考虑的因素，一般要求在 1s 内能够完成识别，这就要求识别算法的复杂度、运算量不能太大。

　　除了算法识别正确率和识别时间外，算法软件的操作界面应尽量简单、友好，还要考虑系统的无故障运行时间，系统体积的大小等因素。，算法设计要面向现场、面向终端客户的需求，考虑到 LPR 系统在户外工作，所以要克服外面环境的复杂性及光照条件的变化，设计出一套适应性较强的算法。