鎮(zhèn)江車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

現(xiàn)有車牌識(shí)別系統(tǒng)存在的不足及改進(jìn)的難點(diǎn)車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(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(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、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車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(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。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)主要由三個(gè)部分構(gòu)成。鎮(zhèn)江車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

   車牌識(shí)別系統(tǒng)的的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，近幾年來(lái)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開(kāi)始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著一個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無(wú)映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問(wèn)題。 蘇州智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。

  車牌識(shí)別統(tǒng)優(yōu)勢(shì)1.避免出入口擁堵本系統(tǒng)使用非接觸式車輛抓拍識(shí)別，通過(guò)視頻抓拍的方式，相機(jī)內(nèi)置車牌識(shí)別、車型識(shí)別算法，對(duì)車輛進(jìn)行全天候高清抓拍，實(shí)現(xiàn)車輛進(jìn)出時(shí)自動(dòng)識(shí)別，進(jìn)行阻攔或者放行的操作。2.避免“砸人”“砸車”系統(tǒng)使用道閘雷達(dá)替代檢測(cè)線圈，采用高速雷達(dá)波對(duì)行人、車輛進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，并有效區(qū)分物品、行人、汽車、摩托車，控制相機(jī)抓拍和道閘自動(dòng)欄桿的起落，有效防止“砸人”、“砸車”事故發(fā)生。3.降低系統(tǒng)維護(hù)難度系統(tǒng)主要設(shè)備采用標(biāo)準(zhǔn)化的IP接口，使用網(wǎng)線便能完成通訊，同時(shí)也容易與其它設(shè)備連接。中心平臺(tái)可對(duì)設(shè)備狀態(tài)、使用情況，提供統(tǒng)一的管理，有利于整個(gè)系統(tǒng)維護(hù)保養(yǎng)。另外，可選用集成度高的設(shè)備，如智能補(bǔ)光抓拍一體機(jī)、智能補(bǔ)光抓拍一體化道閘，有效減少設(shè)備故障的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，降低故障排查難度；可采用道閘雷達(dá)代替地感線圈，雷達(dá)使用壽命長(zhǎng)，避免開(kāi)鑿路面、埋設(shè)線圈等操作，維護(hù)更為便利。上述設(shè)備的應(yīng)用，均有利于停車場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)維護(hù)，減少停車場(chǎng)系統(tǒng)故障系數(shù)，降低系統(tǒng)的維護(hù)難度。

  車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)主要由三個(gè)部分構(gòu)成。首先進(jìn)行車輛牌照的定位研究，先進(jìn)行圖像的預(yù)處理，包括:彩色圖像的灰度化、圖像邊緣檢測(cè)、灰度圖的二值化等;車牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。在車輛牌照定位完成之后進(jìn)行車輛牌照的字符分割，先對(duì)定位后的車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后按照車牌的先驗(yàn)信息，用區(qū)域增長(zhǎng)算法來(lái)確定候選車牌的字符區(qū)域。車牌系統(tǒng)進(jìn)行字符識(shí)別，也就是對(duì)于提取出的單個(gè)字符，先進(jìn)行歸一化操作，再與給定的模板做對(duì)比，識(shí)別出字符，生成車輛牌照。車牌識(shí)別系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)智能交通的重要環(huán)節(jié)。

  車牌識(shí)別系統(tǒng)中的牌照定位自然環(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(guò)程的關(guān)鍵。首先對(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，選定一個(gè)比較好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。車牌識(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)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及圖像處理在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)一項(xiàng)重要的功能。蘇州智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

車牌識(shí)別系統(tǒng)的兩種觸發(fā)方式是什么？鎮(zhèn)江車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

  ^{車牌辨識(shí)系統(tǒng)以攝影機(jī)“視頻檢測(cè)”動(dòng)態(tài)技術(shù)擷取“車牌定位”影像后，經(jīng)由“OCR類比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”將圖像解析成文字；對(duì)于行進(jìn)間或移動(dòng)裝置上的運(yùn)用，搭載“光學(xué)字符辨識(shí)”的技術(shù)，及“車牌字符分割算法”解析；一連串精密且專門技術(shù)，使車牌辨識(shí)系統(tǒng)高達(dá)98%的辨識(shí)率。目前應(yīng)用于社區(qū)門禁系統(tǒng)及商用停車場(chǎng)管理，避免停車卡被盜用之安全漏洞。實(shí)際辨識(shí)準(zhǔn)確率95%以上辨識(shí)率指標(biāo)都是在嚴(yán)苛的環(huán)境下測(cè)試與解決問(wèn)題，如：大雨，強(qiáng)風(fēng)，亮度不均勻，逆光、直射光；車牌污損、不清晰，混合字符，對(duì)比度差，傾斜、變形等。}鎮(zhèn)江車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

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