1. LPR Pengiktirafan Watak Optik (OCR): Kaedah ini menggunakan teknologi OCR untuk mengenali dan mengekstrak aksara pada plat lesen. Ia melibatkan menangkap imej plat lesen, memproses imej untuk meningkatkan kualiti, membahagikan watak -watak dari plat, dan akhirnya mengenali watak -watak menggunakan algoritma OCR. Pendekatan ini memerlukan imej yang jelas dan berkualiti tinggi plat lesen untuk pengiktirafan yang tepat.
2. LPR berasaskan pembelajaran yang mendalam: Kaedah ini menggunakan teknik pembelajaran yang mendalam, terutamanya rangkaian saraf konvolusi (CNNs), untuk mengiktiraf plat lesen secara langsung tanpa secara jelas membahagikan watak -watak. Model CNN dilatih pada dataset besar imej plat lesen untuk mempelajari corak dan ciri plat lesen. Pendekatan ini lebih mantap untuk variasi dalam imej plat lesen, seperti fon yang berbeza, saiz, dan keadaan pencahayaan.
Kedua-dua sistem LPR berasaskan OCR dan mendalam boleh diklasifikasikan berdasarkan teknik khusus yang digunakan, seperti pemadanan templat, pengekstrakan ciri, segmentasi aksara, dan algoritma pengiktirafan karakter. Di samping itu, sistem LPR juga boleh diklasifikasikan berdasarkan senario penempatan mereka, seperti sistem kamera tetap untuk penguatkuasaan tempat letak kereta atau koleksi tol, sistem kamera mudah alih untuk penguatkuasaan undang -undang atau pemantauan lalu lintas, atau sistem kamera tertanam dalam kenderaan untuk pengenalan kenderaan automatik.
