隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展勢頭，各行各業(yè)涌向這波人表示，停車行業(yè)也不例外，從車輛的原始的手工管理，車牌識別當(dāng)前的智能管理，這不僅符合越來越車輛越多的現(xiàn)狀，同時也解決了停車難的車輛管理問題。
車牌自動識別的流程
車牌進(jìn)行自動模式識別工作流程是系統(tǒng)通過前端采用了嵌入式高清車牌識別一機(jī)，可實現(xiàn)百萬級分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內(nèi)置了高性能DSP芯片，支持內(nèi)置智能控制算法、可實現(xiàn)教學(xué)視頻可以檢測、車牌自動識別管理等功能。
車牌識別一體機(jī)系統(tǒng)使用了自己*的紋理+模型分析算法，具有市場定位更加精準(zhǔn)，識別發(fā)展速度快，識別精度高，誤識率低等問題特點，不但能捕獲有車牌的車輛，對于無牌車同樣也能進(jìn)行企業(yè)正常捕獲(地感觸發(fā)管理模式下)。根據(jù)IPC遠(yuǎn)端遷移到具有高集成度，高穩(wěn)定性的前端照相機(jī)的傳統(tǒng)模式或后端服務(wù)器車牌識別算法，高適應(yīng)性，相比于常規(guī)的PC，或IPC模式，能適應(yīng)實際道路的復(fù)雜環(huán)境，為更好地滿足智能交通系統(tǒng)的要求全天候工作。
采用了一個動態(tài)視頻識別信息技術(shù)，實現(xiàn)對視頻流每一幀圖像問題進(jìn)行分析識別，從而能夠達(dá)到企業(yè)增加識別比對次數(shù)，大大提高了識別的效率和準(zhǔn)確率。
車輛牌照的自動識別，主要是基于圖像分割和圖像識別理論中，車輛號牌，其包括圖像分析和處理以確定所述牌照的圖像中的位置，并進(jìn)一步提取并識別文本字符。
識別的具體分析步驟可以分為車牌進(jìn)行定位、車牌提取、字符識別。在自然的環(huán)境中，大范圍的相關(guān)搜索的相機(jī)首先捕獲的視頻圖像以發(fā)現(xiàn)許多與車牌為候選區(qū)線區(qū)域特點，然后做這些候選區(qū)域的進(jìn)一步分析，評估，最后選擇的區(qū)域作為牌照區(qū)域，和從所述圖像分割。
定位板區(qū)域，然后車牌區(qū)域被劃分為單個字符，然后識別，車牌識別算法模板匹配基于所分割的二值化的個字符，并縮放字符數(shù)據(jù)庫模板尺寸的大小，和然后用所有的模板匹配，因為上次選舉的結(jié)果的匹配，這樣很多倍，大大提高了車牌識別的準(zhǔn)確度。
