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Classification de la reconnaissance des plaques d'immatriculation

August 15, 2023
La reconnaissance de la plaque d'immatriculation (LPR) peut être classée en deux catégories principales:

1. LPR basé sur la reconnaissance des caractères optiques (OCR): Cette méthode utilise la technologie OCR pour reconnaître et extraire les caractères sur les plaques d'immatriculation. Il s'agit de capturer une image de la plaque d'immatriculation, de prétraiter l'image pour améliorer la qualité, de segmenter les caractères de la plaque et enfin de reconnaître les caractères à l'aide d'algorithmes OCR. Cette approche nécessite une image claire et de haute qualité de la plaque d'immatriculation pour une reconnaissance précise.

2. LPR basé sur l'apprentissage en profondeur: Cette méthode utilise des techniques d'apprentissage en profondeur, en particulier les réseaux de neurones convolutionnels (CNNS), pour reconnaître directement les plaques d'immatriculation sans segmenter explicitement les caractères. Les modèles CNN sont formés sur un grand ensemble de données d'images de plaque d'immatriculation pour apprendre les modèles et les caractéristiques des plaques d'immatriculation. Cette approche est plus robuste aux variations des images de plaques d'immatriculation, telles que différentes polices, tailles et conditions d'éclairage.

Les systèmes LPR basés sur OCR et basés sur l'apprentissage en profondeur peuvent être classés en outre en fonction des techniques spécifiques utilisées, telles que la correspondance des modèles, l'extraction de fonctionnalités, la segmentation des caractères et les algorithmes de reconnaissance des caractères. De plus, les systèmes LPR peuvent également être classés en fonction de leurs scénarios de déploiement, tels que les systèmes de caméras fixes pour l'application du stationnement ou la collecte de péage, les systèmes de caméras mobiles pour l'application de la loi ou la surveillance du trafic, ou les systèmes de caméras intégrées dans des véhicules pour l'identification automatique des véhicules.


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