需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率:
1、自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数
2、可识别*照的百分率=人工正确读取的*照总数/实际通过的车辆总数
3、可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的*照总数/人工读取的*照总数这三个指标决定了*识别系统的识别率,收费站*识别,诸如可信度、误识率等都是*识别过程中的中间结果。
牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工*网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择****1佳匹配作为结果。基于人工*网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练*网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中,*识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,*识别厂家,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、*牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了*识别的识别率,*识别,也正是*识别系统的困难和挑战所在。为了****识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像****利于识别。