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日照不銹鋼崗?fù)る娫?/h1>
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所在地 山東濟南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細介紹

圖像采集
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　　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、紅外或雷達等裝置，給相機一個觸發(fā)信號，相機在接收到觸發(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。

車牌定位
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　　從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導(dǎo)致終識別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設(shè)計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設(shè)置不同的識別區(qū)域。

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：集成房屋/

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