安徽汽车车牌识别-龙驿|收费透明(图)

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,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。

与传统停车场系统相比,车牌识别系统具有以下优点:

1.方便扩展:软硬件开放式设计使管理模式和使用方式易于满足不同场合的特殊需求,并可根据自身需求进行设置和更改。系统软件可以容易地改变为特定要求,例如车辆类别的分类,充电方法,各种许可车辆的处理等。

2.完善的后台管理:强大的后台管理系统可以跟踪每辆车的进出,应用SQL Server数据库,存储数据,自动生成统计和其他相关报表。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像获取单元,并且获取当前视频图像。车牌识别单元处理图像,找到车牌位置,然后划分车牌中的字符进行识别,然后形成车牌号码以便输出。车辆检测











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,汽车车牌识别,车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌字符识别;?该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法,首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小,然后与所有模板匹配,以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先提取字符,然后利用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络,网络自动实现特征提取,直到识别结果为止。 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。





 ??车牌识别系统可广泛应用于,军营,厂矿,校园等内部车辆管理和调度,以达到维护单位制,加强安全,提高管理水平的目的。它还可用于实现住宅区,操作停车场等的车辆计费和停车位控制要求。?系统在入口和出口通道安装车牌标识符,可以解决上述问题,防止司机换卡,避免收费损失。辅助车辆分类自动建立与车牌和车型对应的模型库,以防止车辆降档;车牌信息是自动识别,收费检查,避免错误;建立免费车辆数据库,只有免费车辆数据库中的车辆可以免费发布;建立黑名单车辆数据库,当黑名单车辆通过出口时,系统会自动报警,提示相关处理。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。







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