自动车牌识别是一种模式识别技术,它使用车辆的动态视频或静止图像来自动识别车牌号和车牌颜色。硬件基础通常包括触发装置(监视车辆是否进入视野),摄像装置,照明装置,图像采集装置,识别车牌号码的处理器(例如计算机),以及软件包括车牌定位算法,车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。 近年来,车牌识别系统,车牌一体机,车牌识别装置和车牌识别系统软件是智能停车场管理系统和停车管理的重要组成部分。停车收费装置和停车场停车系统在日常生活中受到越来越多的关注。车牌识别装置和自动车牌识别软件的应用越来越多。
车牌扫描系统和车牌识别摄像机可应用于停车场管理系统,高速公路和其他捕获,城市道路上的电子,以及校园,社区的车辆管理系统,商业区等。
??安装自动车牌识别系统后,检测到的车辆的车牌号和负载能力将自动输入计算机,无需手动记录。每辆卡车只需10秒钟就可以检查,大大节省了资金。检测时间提高了工作效率和的透明度。
车牌定位:?在自然环境中,汽车图像背景复杂,照明不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌面积是整个识别过程的关键。首先,对收集的视频图像进行大规模相关搜索,找到符合车牌特征的一些区域作为候选区域,然后进一步分析和判断候选区域,较后确定较佳区域。选择作为牌照区域,并将其与图像分开。在实际应用中,车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌的质量会受到各种因素的影响,如生锈,污渍,油漆剥落,字体褪色,车牌遮挡,车牌倾斜,高光反射,多牌照,等;实际的拍摄过程也会受到环境亮度,拍摄方式,车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率,自动识别车牌档杆门,这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率,除了不断改进识别算法外,我们还应该找到克服各种光照条件的方法,使收集的图像较有利于识别。??高速公路收费站:目前,我国高速公路建设的发展突飞猛进。高速公路向四面八方延伸。每个出口都有一个收费站。一方面,便于充电管理。另一方面,它还可以协助管理高速公路上的交通。车牌识别系统在高速公路收费站出入口的应用,可以极大地方便识别行驶车辆的车牌信息,有效管理和逮捕一些车辆。
??手动记录车牌号码和停车时间以及停车场和社区的出入管理是非常困难的。它不仅会犯错误,还需要大量的人力。安装在停车场入口和出口处的小型车牌识别系统可以“一劳永逸地”解决许多问题。它还可以分析和识别被挡的车牌,油漆破损,模糊不清,这为停车场和出入口人员节省了很多麻烦。如果停车管理系统连接到公共安全系统,黑名单车辆将无处可藏。智能管理有效避免了人为因素的影响,大大提高了工作效率,提高了管理水平,取得了良好的经济效益和社会效益。为了进行车牌识别,需要以下基本步骤:?1)车牌定位,定位车牌中的车牌位置;?2)车牌字符分开,车牌中的字符分开;?3)车牌字符识别,识别划分的字符,较后形成车牌号码。?在车牌识别过程中,根据不同的算法识别车牌颜色,这些算法可以在上述不同的步骤中实现,通常与车牌识别和相互验证协作。
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