Clasificación del reconocimiento de la matrícula
August 15, 2023
El reconocimiento de matrícula (LPR) se puede clasificar en dos categorías principales: 1. Reconocimiento de caracteres ópticos (OCR) LPR: este método utiliza la tecnología OCR para reconocer y extraer los caracteres en las placas. Implica capturar una imagen de la placa, preprocesar la imagen para mejorar la calidad, segmentar los caracteres de la placa y finalmente reconocer los caracteres que usan algoritmos OCR. Este enfoque requiere una imagen clara y de alta calidad de la matrícula para un reconocimiento preciso. 2. LPR basado en el aprendizaje profundo: este método utiliza técnicas de aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales convolucionales (CNN), para reconocer directamente las placas sin segmentar explícitamente los caracteres. Los modelos CNN están entrenados en un gran conjunto de datos de imágenes de placas para aprender los patrones y características de las placas. Este enfoque es más robusto para las variaciones en las imágenes de la matrícula, como diferentes fuentes, tamaños y condiciones de iluminación. Los sistemas LPR basados en OCR y el aprendizaje profundo se pueden clasificar aún más en función de las técnicas específicas utilizadas, como la coincidencia de plantillas, la extracción de características, la segmentación de caracteres y los algoritmos de reconocimiento de caracteres. Además, los sistemas LPR también se pueden clasificar en función de sus escenarios de implementación, como sistemas de cámara fija para la aplicación de estacionamiento o la recolección de peajes, sistemas de cámara móvil para la aplicación de la ley o monitoreo de tráfico, o sistemas de cámara integrados en vehículos para identificación automática de vehículos.