车牌识别技术种类？

Question

如题所述

Answer 1

车牌识别技术的原理都是一样的，具体流程如下：图像捕捉与获取、车牌定位、字符分割
字符识别、输出结果。不一样的是在上述环节中采用不同的技术，比如作为核心技术的车牌定位，
就可能用到(1)自适应边界搜索法、(2)区域生长法、(3)灰度图像数学形态学运算法、
(4)基于字符串特征增强的分割方法、(5)模糊聚类法、(6)基于灰度图的车牌定位和分割法、
(7)DFT变换法等等。这些技术本身都不难，难的是如何根据具体的现场环境，选择最具针对性的
算法。以国内最领先的火眼臻睛车牌识别系统为例，他们采用一种叫启发式自适应融合定位算法，
也就是不仅仅利用单一一种定位方法，算法内部对场景分类，然后针对不同的场景选择一种或者
多种算法，以保证算法效果。核心技术倒不在定位算法本身，而是“启发”、“自适应”与“融合”，
这反而比定位算法本身更加复杂。未来会出现更加智能化的车牌识别。

Answer 2

现在车牌识别技术的最新进展是车型识别，这个难度一点都不比车牌识别小。因为车牌识别
不可能达到100%的识别率，车型识别就能很好地补强这一不足，比如识别出“奥迪A8L6.0T旗舰型2013
款”，结合车牌识别结果就能更好地锁定一辆车。车型识别有点类似于人脸识别技术，达到较高的
准确率的难度很大，国内开始着手研究的公司不多。