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生產(chǎn)車(chē)牌識(shí)別,車(chē)牌識(shí)別廠家,聊城車(chē)牌識(shí)別,車(chē)牌識(shí)別聯(lián)系方式 |
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系統(tǒng)進(jìn)行視頻車(chē)輛檢測(cè),需要具備很高的處理速度并采用的算法,在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢,則導(dǎo)致丟幀,使系統(tǒng)無(wú)法正確檢測(cè)到行駛速度較快的車(chē)輛,同時(shí)也難以在有利于識(shí)別的位置開(kāi)始識(shí)別處理,影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此,將視頻車(chē)輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
為了進(jìn)行牌照識(shí)別,需要以下幾個(gè)基本的步驟:
· 牌照定位,定位圖片中的牌照位置;
· 牌照字符分割,把牌照中的字符分割出來(lái);
· 牌照字符識(shí)別,把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別,終組成牌照號(hào)碼。
牌照識(shí)別過(guò)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),通常與牌照識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
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(kù)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(lái)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。
采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別車(chē)牌的流程通常都包括車(chē)輛圖像采集,車(chē)牌定位,字符分割,光學(xué)字符識(shí)別,輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車(chē)輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車(chē)牌識(shí)別的技術(shù)路線。目前國(guó)際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
識(shí)別速度決定了一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿(mǎn)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(mǎn)足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無(wú)實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車(chē)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(lèi)應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車(chē)道堵車(chē)的有力保障。國(guó)際交通技術(shù)提出的識(shí)別速度是1秒以?xún)?nèi),越快越好。
在高速路的各個(gè)出入口安裝車(chē)牌識(shí)別設(shè)備,車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車(chē)輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng),車(chē)輛到達(dá)出口時(shí)再次識(shí)別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料,結(jié)合出入口資料實(shí)現(xiàn)收費(fèi)管理。這種應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)并可防止作弊,避免了應(yīng)收款的流失。
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