Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Анализ производительности системы распознавания номерных знаков транспортных средств с использованием методов сопоставления шаблонов

Гаджендра Шарма

Система распознавания номерных знаков транспортных средств (VNPR) представляет собой цифровую технологию обработки изображений, которая широко используется в системах транспортировки транспортных средств для идентификации транспортного средства по его номерному знаку. Тем не менее, это очень сложная проблема из-за разнообразия форматов номерных знаков, различных масштабов и неравномерных условий освещения во время получения изображения. Это исследование в основном сосредоточено на непальской системе распознавания номерных знаков транспортных средств, в которой изображение номерного знака транспортного средства принимается цифровыми камерами, а затем изображение обрабатывается для получения информации о номерном знаке. Реальное изображение транспортного средства захватывается и обрабатывается с использованием различных алгоритмов. Морфологические операции и обнаружение краев, сглаживание, фильтрация, методы локализации номерного знака и сегментации символов для символа сегмента, и эти сегментированные символы были разрезаны на блок размером 70×70 и вычислены корреляции с шаблоном базы данных с использованием алгоритма сопоставления шаблонов, нормализованной кросс-корреляции и фазовой корреляции, и сравнен этот результат с точки зрения точности. Система была протестирована с 90 шаблонами в нескольких условиях. Она включает эксперимент по распознаванию номерных знаков с использованием методов фазовой корреляции и нормализованной кросс-корреляции. В результате изучения и анализа результатов теста после применения к ряду изображений из базы данных было установлено, что метод нормализованной кросс-корреляции более точно распознает номерной знак, чем метод фазовой корреляции; точность распознавания нормализованной кросс-корреляции составила 67,98%, а фазовой корреляции — 63,46%.