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關(guān)鍵詞 | 聊城智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),煙臺(tái)萊州市車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)安裝,薛城區(qū)停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)安裝 |
所在地 | 山東濟(jì)南 |
5年
避免收費(fèi)漏洞風(fēng)險(xiǎn):有了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)后,系統(tǒng)不以IC卡為收費(fèi)介質(zhì),能夠有效制止換卡、一卡多用等停車(chē)場(chǎng)普遍存在的逃費(fèi)手段。同時(shí),系統(tǒng)具備嚴(yán)密的收費(fèi)解繳、收費(fèi)稽核管理體系,能大程度的避免各種人為原因?qū)е碌氖召M(fèi)漏洞,停車(chē)費(fèi)的足額,如實(shí)收取。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)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(guò)車(chē)輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置,給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào),相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點(diǎn)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(hào),相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車(chē)檢器等零部件,但其缺點(diǎn)也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的算法優(yōu)化,這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的車(chē)牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理,這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲,更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計(jì)算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車(chē)牌區(qū)域后,由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息,所以,為了車(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識(shí)別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車(chē)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(gè)字符分別提取出來(lái),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(lèi)從而去除車(chē)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(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新,比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合,能進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還可以與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合,比如與智能導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合可以為駕駛員提供實(shí)時(shí)的路況信息和導(dǎo)航引導(dǎo)、與智能停車(chē)系統(tǒng)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)車(chē)位預(yù)約和導(dǎo)引等功能,拓寬更大的應(yīng)用范疇。
所屬分類(lèi):軟件/車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
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