张小明
前端开发工程师
传统方法一般采用“先切割，再识别”的策略，即先对车牌图像进行字符分割，然后将每个字符输入一个分类器进行识别。例如，在下图 3.2.12 中，首先将车牌图片分成“渝”“A”“J”“I”“2”“2”“7”七个字符，再对每个字符单独识别。字符识别器可使用神经网络，其输出单元对应可能的字符集。
字符分割常用密度法。如下图24.13所示，对横轴上的每一个位置，计算白色像素所占的百分比，并在上方
用柱状图标出。因为字符之间通常留有一定空隙，所以在字符交界处，白色像素比例会显著降低，可以据此判断分割点。搜索柱状图中的低值点，再加上一些经验性约束（例如“需要 6 或 7 个分割点”“相邻分割点距离不能太大也不能太小”），就能得到合理的字符切割区域。
一、端到端序列识别方法 更先进的方法利用循环神经网络（RNN）的序列建模能力，不需要对字符进行逐一切割，而是对车牌图像中的字符串做整体识别。如下图 24.14所示：首先利用卷积神经网络（CNN）对输入…
李华
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李华
