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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。
一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系，決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的，因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。
車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來(lái)了。對(duì)截取的車牌圖片進(jìn)行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來(lái)模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現(xiàn)象，就需要對(duì)圖片做錯(cuò)切變換（就是傾斜角度調(diào)整）。我們知道，有些車牌是上下結(jié)構(gòu)的，這很容易通過(guò)對(duì)二值化的圖片做像素掃描來(lái)檢測(cè)上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結(jié)構(gòu)車牌。如果不是上下結(jié)構(gòu)，那就是單行結(jié)構(gòu)的新車牌。
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