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臺兒莊區(qū)智能車牌識別系統(tǒng)安裝,停車場系統(tǒng)廠家

更新時間1:2025-10-01 信息編號:9a2g58uq4d56eb 舉報維權(quán)
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供應(yīng)商 山東安勝智能科技有限公司 店鋪
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關(guān)鍵詞 青島停車場車牌識別系統(tǒng)安裝,薛城區(qū)車牌識別系統(tǒng)安裝,平邑縣車牌識別系統(tǒng)安裝電話,智能車牌識別系統(tǒng)廠家
所在地 山東濟(jì)南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

減少使用維護(hù)成本:采用車牌識別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式,可以顯著降低營運(yùn)成本,節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀,還避免了大量不可預(yù)測的安全隱患。同時還有效提高服務(wù)質(zhì)量,減輕管理工作量。

車牌識別系統(tǒng)的車牌號碼自動登記:交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片,一般由人工辨識車牌號碼再輸入管理系統(tǒng),這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用車牌識別系統(tǒng)可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。

車牌識別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測方式的不同,圖像采集一般分為兩種,一種是靜態(tài)模式下的圖像采集,通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置,給相機(jī)一個觸發(fā)信號,相機(jī)在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集,外部不需要任何觸發(fā)信號,相機(jī)會實時地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過嚴(yán)格的算法優(yōu)化,這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性都。

車牌識別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響,所以在識別車牌之前需要先對相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理,以得到車牌清晰的圖像。一般會根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論,實現(xiàn)相機(jī)的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等,并對圖像進(jìn)行噪聲過濾、對比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強(qiáng)對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等;圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?

車牌識別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理,這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲,更有利于字符識別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點數(shù)之和時的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對特征點的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測到的車牌的四個頂點經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關(guān)系、每個字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果,利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個字符分別提取出來,也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

所屬分類:軟件/車牌識別系統(tǒng)

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