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產(chǎn)品型號(hào)98S
品 牌
廠商性質(zhì)生產(chǎn)商
所 在 地深圳市
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更新時(shí)間：2018-06-04 07:46:37瀏覽次數(shù)：2107次
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車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)
停車場(chǎng)純車牌識(shí)別系統(tǒng)是藍(lán)西特科技自主研發(fā)的一系列智能交通產(chǎn)品的枋心功能之一。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，是以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)來識(shí)別車輛的特征，能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別出車牌的數(shù)字、字母、及漢字等字符，并直接給出識(shí)別結(jié)果，使得車輛的電腦化和管理成為現(xiàn)實(shí)。
車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，信得過的識(shí)別率
停車場(chǎng)及小區(qū)出入口停車場(chǎng)純車牌識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用，主要用于記錄車輛的牌照號(hào)碼、車牌顏色、出入時(shí)間，實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理，以便節(jié)省人力、提高效率；例如應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū)，對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動(dòng)、客觀地記錄本單位車輛的出車情況?！ ?/span>
停車場(chǎng)及小區(qū)出入口管理單靠人工去記來往車輛的車牌號(hào)碼和?？繒r(shí)間是非常困難的，不但會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，還需投入大量人力。一個(gè)小小的停車場(chǎng)純車牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)備安裝在停車場(chǎng)的出入口就能“一勞永逸"地解決很多問題。對(duì)于車牌被遮擋、掉漆斷裂、模糊不清等也能夠分析識(shí)別，為停車場(chǎng)及出入口的工作人員省去許多煩惱?！ ?/span>
車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)號(hào)碼識(shí)別
為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1)牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，zui終組成牌照號(hào)碼?！ ?/span>
過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
1)牌照定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，zui后選定一個(gè)*的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
2)牌照字符分割
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zui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?！ ?/span>
3)牌照字符識(shí)別方法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ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s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，選擇*匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)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?！ ?/span>
實(shí)際應(yīng)用中，的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像zui利于識(shí)別。
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