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車牌識(shí)別聯(lián)系方式,平邑縣車牌識(shí)別,車牌識(shí)別聯(lián)系方式,車牌識(shí)別電話 |
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完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識(shí)別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照?qǐng)D像。因紅外光是不可見光,它不會(huì)對(duì)駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時(shí)候,還是在一天中暗的時(shí)候。的例外是在白天,有時(shí)會(huì)看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié),這是因?yàn)榍缋侍鞖鈺r(shí)太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照?qǐng)D像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。
一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)的后臺(tái)管理體系,決定了這個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否好用。清楚地認(rèn)識(shí)到重要的一點(diǎn)是識(shí)別率達(dá)到是不可能的,因?yàn)檐嚺普瘴蹞p、模糊、遮擋,或者天氣也許很糟(下雪﹑冰雹﹑大霧等等)。后臺(tái)管理體系的功能應(yīng)該包括:
1、識(shí)別結(jié)果和車輛圖像數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ),當(dāng)多功能的系統(tǒng)操作使得網(wǎng)絡(luò)出差錯(cuò)時(shí)能保護(hù)圖像數(shù)據(jù)不會(huì)丟失,同時(shí)便于事后人工排查;
2、有效的自動(dòng)比對(duì)和查詢技術(shù),被識(shí)別的車牌照號(hào)碼要同數(shù)據(jù)庫中成千上萬的車牌號(hào)碼自動(dòng)比對(duì)和提示報(bào)警,如果車牌照號(hào)碼沒有被正確讀取時(shí)就要采用模糊查詢技術(shù)才能得出相對(duì)“佳”的比對(duì)結(jié)果;
3、一個(gè)好的車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行,還需要提供實(shí)時(shí)通信、網(wǎng)絡(luò)安全、遠(yuǎn)程維護(hù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)庫自動(dòng)更新、硬件參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)故障診斷。
車牌識(shí)別系統(tǒng)還是一個(gè)非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng),無紙票、無卡片,純粹使用車牌識(shí)別,人力和設(shè)備成本都大大減少了。無票停車系統(tǒng)提供了一個(gè)完整的友好的用戶體驗(yàn)方式,不再使用停車票據(jù),也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車場(chǎng)所提供。停車場(chǎng)管理人員可實(shí)行外聘制,所需繳納的管理費(fèi)技照收入的百分比進(jìn)行交換。一旦車牌自動(dòng)識(shí)別停車場(chǎng)管理系統(tǒng)能夠普及,成本將不會(huì)是壓力。
車牌識(shí)別是停車場(chǎng)用于識(shí)別車輛信息的管理系統(tǒng)之一,該技術(shù)能夠提取出行駛中的車輛的牌照并進(jìn)行識(shí)別,目前的技術(shù)水平車牌識(shí)別率可達(dá)到99.7%,車牌識(shí)別技術(shù)可以的識(shí)別出車輛車牌號(hào),與傳統(tǒng)的人工作業(yè)相比,無論是臨時(shí)車、內(nèi)部車輛、訪客車甚至是未經(jīng)許可的車輛,車牌識(shí)別系統(tǒng)都可以對(duì)其進(jìn)行圖像信息的捕獲,并上傳至數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)。
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