1. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) oparte na LPR: Ta metoda wykorzystuje technologię OCR do rozpoznawania i wyodrębnienia znaków na tablicach rejestracyjnych. Obejmuje uchwycenie obrazu tablicy rejestracyjnej, wstępne przetwarzanie obrazu w celu zwiększenia jakości, segmentowanie postaci z płyty i wreszcie rozpoznawanie postaci za pomocą algorytmów OCR. Takie podejście wymaga wyraźnego i wysokiej jakości wizerunku tablicy rejestracyjnej w celu dokładnego rozpoznawania.
2. LPR oparte na głębokim uczeniu się: Ta metoda wykorzystuje techniki głębokiego uczenia się, szczególnie splotowe sieci neuronowe (CNN), aby bezpośrednio rozpoznać tablice rejestracyjne bez wyraźnego segmentacji postaci. Modele CNN są przeszkolone na dużym zestawie danych obrazów tablicy rejestracyjnej, aby poznać wzorce i cechy tablic rejestracyjnych. Takie podejście jest bardziej odporne na zmiany obrazów tablic rejestracyjnych, takich jak różne czcionki, rozmiary i warunki oświetlenia.
Zarówno systemy LPR oparte na OCR, jak i głębokie uczenie się można dalej klasyfikować na podstawie zastosowanych technik, takich jak dopasowanie szablonów, ekstrakcja cech, segmentacja znaków i rozpoznawanie znaków. Ponadto systemy LPR można również klasyfikować na podstawie ich scenariuszy wdrażania, takich jak stałe systemy kamer do egzekwowania przepisów lub pobierania opłat, systemy kamer mobilnych do egzekwowania prawa lub monitorowania ruchu lub wbudowane systemy kamer w pojazdach do automatycznej identyfikacji pojazdu.
