濰坊道閘廠家車牌識別系統(tǒng)升降桿起落擋車器桿批發(fā)-鹿晟品質
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車牌自動辨認是一項應用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像停止牌照號碼、牌照顏色自動辨認的形式辨認技術。
其硬件根底普通包括觸發(fā)設備（監(jiān)測車輛能否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、辨認車牌號碼的處置機（如計算機）等，其軟件中心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符辨認算法等。
某些車牌辨認系統(tǒng)還具有經(jīng)過視頻圖像判別能否有車的功用稱之為視頻車輛檢測。
一個完好的車牌辨認系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌辨認等幾局部。
當車輛檢測局部檢測到車輛抵達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌辨認單元對圖像停止處置，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來停止辨認，然后組成牌照號碼輸出。
二、車輛檢測
車輛檢測能夠采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。
采用視頻檢測能夠防止毀壞路面、不用附加外部檢測設備、不需矯正觸發(fā)位置、儉省開支，而且更合適挪動式、便攜式應用的請求。
系統(tǒng)停止視頻車輛檢測，需求具備很高的處置速度并采用的算法，在根本不丟幀的狀況下完成圖像采集、處置。
若處置速度慢，則招致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于辨認的位置開端辨認處置，影響系統(tǒng)辨認率。因而，將視頻車輛檢測與牌照自動辨認相分離具備一定的技術難度。
濰坊道閘車牌識別廠家
三、號碼辨認
為了停止車牌辨認，需求以下幾個根本的步驟：
1、牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
3、牌照字符辨認，把分割好的字符停止辨認，*終組成牌照號碼。
車牌辨認過程中，牌照顏色的辨認根據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟完成，通常與車牌辨認相互配合、相互考證。
3.1牌照定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不平均，如何在自然背景中地肯定牌照區(qū)域是整個辨認過程的關鍵。
對采集到的視頻圖像停止大范圍相關搜索，找到契合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步剖析、評判，*選定一個*的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中別離出來。
3.2牌照字符分割
完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后停止辨認。字符分割普通采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處獲得部分*小值的左近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。
應用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3.1牌照字符辨認辦法
主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。
基于模板匹配算法將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與一切的模板停止匹配，選擇*匹配作為結果。
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符停止特征提取，然后用所取得特征來鍛煉神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；
另一種辦法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動完成特征提取直至辨認出結果。
實踐應用中，車牌辨認系統(tǒng)的辨認率還與牌照質量和拍攝質量親密相關。
牌照質量會遭到各種要素的影響，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；
實踐拍攝過程也會遭到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等要素的影響。
這些影響要素不同水平上降低了車牌辨認的辨認率，也正是車牌辨認系統(tǒng)的艱難和應戰(zhàn)所在。
為了進步辨認率，除了不時地完善辨認算法還應該想方法克制各種光照條件，使采集到的圖像利于辨認。

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