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車牌識(shí)別型號(hào),莆田車牌識(shí)別,停車場車牌識(shí)別,車牌識(shí)別價(jià)格表 |
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交通監(jiān)管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片,一般由人工辨識(shí)車牌號(hào)碼再輸入管理系統(tǒng),這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動(dòng)識(shí)別可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。
車牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰,一般用于高速公路。具體應(yīng)用是:在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn),抓拍超速的車輛并識(shí)別車牌號(hào)碼,將違章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口;在各出口設(shè)置處罰點(diǎn),用車牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號(hào)碼比對(duì),一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測(cè)方式相比,這種應(yīng)用可以節(jié)省警力,降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度,而且安全、、隱蔽,司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超速,地減少了因超速引發(fā)的事故。
識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果,那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。國際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以內(nèi),越快越好。
實(shí)際應(yīng)用中,牌照識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率與牌照質(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、拍攝亮度、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牌照識(shí)別的識(shí)別率,也正是牌照識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率,除了不斷的完善識(shí)別算法,還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件,使采集到的圖像利于識(shí)別。
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。
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。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,后選定一個(gè)佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域,并將其從圖象中分割出來。
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