在地磅管理系統(tǒng)中引入車牌識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別出入磅車輛．對(duì)車輛身份進(jìn)行*性認(rèn)證、自動(dòng)登記并驗(yàn)放車輛，實(shí)現(xiàn)江陰市防爆地磅過(guò)磅車輛監(jiān)控和管理自動(dòng)化。車牌識(shí)別一般可分為車牌定位、字符分割和字符識(shí)別3大部分。

防爆地磅

    為了更有效地構(gòu)造一個(gè)高性能的江陰市防爆地磅?車牌識(shí)別系統(tǒng)，在對(duì)車牌字符輪廓、投影和網(wǎng)格編碼特征提取的基礎(chǔ)上。利用SVM在解決小樣本、高維數(shù)和非線性模式識(shí)別問(wèn)題中良好的分類能力以及D—S證據(jù)理論具有直接表達(dá)不確定、不*信息的優(yōu)勢(shì)，利用D—S證據(jù)理論融合單特征的SVM字符識(shí)別信息，構(gòu)建信息融合的礦用80噸地磅秤車牌識(shí)別系統(tǒng)。充分運(yùn)用了各特征的冗余互補(bǔ)信息，大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和可信度，為提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)運(yùn)作的率和益有十分重要的意義。 

    在人類辨識(shí)外界事物的過(guò)程中。通常根據(jù)來(lái)自不同感覺(jué)器官獲得的關(guān)于目標(biāo)的多種特征信息，如：江陰市防爆地磅車牌識(shí)別技術(shù)?，并利用各種已有不確定的知識(shí)來(lái)判斷目標(biāo)種類。在工程實(shí)踐中防爆地磅?也存在類似的情況，經(jīng)常要求根據(jù)一些經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及多種特征對(duì)事物的種類進(jìn)行判斷。信息融合(Information Fusion)就是指采集并集成各種信息源、多種媒體和多種格式信息，從而生成完整、準(zhǔn)確、及時(shí)和有效的綜合信息的過(guò)程。信息融合的方法很多。包括：加權(quán)平均法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、Kalman 濾波、Bayes推理方法和證據(jù)決策推理方法。信息融合方法中。D—S證據(jù)理論在不*、不確定、不清晰信息的表示、組合、決策方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，是決策級(jí)信息融合的經(jīng)典理論。

    防爆地磅車牌識(shí)別?字符特征提取不同的特征提取方法對(duì)識(shí)別率有著不同的影響，單一特征只能反映字符的某一屬性，并不能提供字符的完整信息。為了彌補(bǔ)單一特征提供的信息量不足的缺點(diǎn)．對(duì)字符輪廓特 征、投影特征和網(wǎng)格編碼特征分別進(jìn)行提取。 

    江陰市防爆地磅對(duì)于每個(gè)類中要識(shí)別的字符，進(jìn)行多特征提取方法以用于信息融合。對(duì)預(yù)處理后的車牌字符圖像分別進(jìn)行輪廓、投影 和網(wǎng)格編碼特征的提取，得到不同特征的目標(biāo)信息，將目標(biāo)信息分別進(jìn)行SVM多分類識(shí)別，產(chǎn)生待識(shí)別目標(biāo)的初步分類結(jié)論和基本概率賦值。經(jīng)D—S證據(jù)理論融合來(lái)自不同特征的識(shí)別信息，根據(jù)決策規(guī)則得到zui后的識(shí)別結(jié)果

    為了實(shí)現(xiàn)礦用防爆地磅車輛稱重管理的規(guī)范化、現(xiàn)代化和智能化等需求，有必要在地磅管理系統(tǒng)中引入車牌識(shí)別技術(shù)。針對(duì)單一特征提取方法識(shí)別車牌效果不理想的現(xiàn)狀，將信息融合用于車牌字符的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)不同信息源的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。利用互補(bǔ)的信息以降低礦用地磅車牌識(shí)別系統(tǒng)的錯(cuò)誤率，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性，對(duì)提高出入煤礦地磅車輛的自動(dòng)化管理都具有現(xiàn)實(shí)意義。 ?

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