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小區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)常用解決方案

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發(fā)布時(shí)間:2020-07-30 06:00  






隨著高速公路系統(tǒng)新技術(shù)的高速發(fā)展,車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為交通應(yīng)用方面的重要組成部分,切社會(huì)對(duì)其的應(yīng)用也十分廣泛,它不但在高速,隧道,橋梁等方面被廣泛應(yīng)用,而且也逐漸的被應(yīng)用于小區(qū),停車場(chǎng)等方面,也在電子警察和wei章拍照方面做出較大貢獻(xiàn),介于車牌識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用,越來越過的國(guó)家也都致力于對(duì)其的研究,同時(shí)也提出了一些較好的辦法。在實(shí)際應(yīng)用中,車牌識(shí)別機(jī)通過攝像頭拍攝圖像,自動(dòng)識(shí)別車輛進(jìn)出車輛時(shí)的車牌號(hào),車牌顏色,車輛類型等,并記錄信息。但是,單方面而言其流程大概一致,關(guān)鍵差別在于前端采集系統(tǒng)圖像的精度,和后端的算法處理。


汽車牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,是高科技的公路交通監(jiān)控管理系統(tǒng)的主要功能模塊之一。通過車牌提取,圖像預(yù)處理,特征提取,車牌字符識(shí)別等技術(shù),可以識(shí)別車輛品牌和顏色信息。它在傳統(tǒng)的交通監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)上,引入了數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù),采用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù),通過對(duì)車輛圖像的采集和處理,獲得車輛的數(shù)字化信息,從而達(dá)到更高的智能化管理水平。它運(yùn)用車牌是車輛身份的標(biāo)識(shí)的思想概念來智能識(shí)別和統(tǒng)計(jì)車輛,涉及圖像的處理、理解和記錄等技術(shù)。其中車牌識(shí)別又可以依據(jù)針對(duì)的方向不同可以分為車輛圖片識(shí)別,和視頻車牌號(hào)識(shí)別,其中車輛圖片識(shí)別主要針對(duì)單張圖片進(jìn)行抓拍處理,識(shí)別圖片中的車牌號(hào)碼,而視頻車牌號(hào)識(shí)別則主要應(yīng)用于高速公路收費(fèi),交通治安,闖紅燈系統(tǒng),小區(qū)或是停車場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中,兩項(xiàng)程序都可以清晰的bu捉圖像


車牌定位是指在經(jīng)過圖像預(yù)處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域,而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設(shè)計(jì)所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來,為下一步的字符識(shí)別操作做準(zhǔn)備??梢姡趯?shí)際交通管理應(yīng)用中,基于PC機(jī)平臺(tái)的車牌識(shí)別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣,在預(yù)處理圖中比較集中,且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別,因此很容易用邊緣算法檢測(cè)操作來對(duì)圖像進(jìn)行分割。車牌定位和分割的精準(zhǔn)度將直接影響到終的字符識(shí)別的好壞。


字符分割:使汽車牌照區(qū)域圖像在直立方向上完成投影,然后得出汽車牌照?qǐng)D像的直方圖,篩選出適合的閾值,挑選出字符及其背景。

車牌定位在選出該范圍之后,通過邊緣處理、灰度拉伸、二值化處理等等過程,進(jìn)一步準(zhǔn)確字符區(qū)域,然后依照字符的尺寸特性選出樣板,再完成字符的分割,并對(duì)字符的大小實(shí)現(xiàn)化處理。濮陽(yáng)正大電動(dòng)門業(yè)有限公司



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