人工智能应用-机器视觉:车牌识别(1)

在现代交通系统中,车牌识别已成为人工智能最成功、最普及的应用之一。我们在小区出入口看到的自动门禁、高速公路违章抓拍系统,以及智慧城市的交通治理平台,都离不开车牌识别技术的支持。

车牌识别(License Plate Recognition, LPR)系统的核心目标,是让计算机从图像或视频中自动检测并识别车辆的车牌号码 。本节将围绕车牌定位 和字符识别两个关键环节,介绍传统图像处理方法与深度学习方法的区别。

一、什么是车牌识别

车牌识别系统通常包含多个步骤,本节重点聚焦两项核心任务:

(1)车牌定位(Plate Detection):在图像中找到车牌所在的位置,就像在一张大图里用一个红色方框把车牌"圈"出来。

(2)字符识别(Character Recognition):把车牌里的字符一一识别成具体的数字或字母(以及在我国需要识别的汉字)。

在图像中定位车牌的位置;对车牌进行识别

在现实应用中,这两项任务需要满足实时性和鲁棒性:既要保证在车流密集或高速场景下能够快速处理,又要在各种天气、光照条件下保持尽量稳定的识别效果。

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