合肥車(chē)牌識(shí)別-合肥新高l質(zhì)量可靠-車(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行圖像形態(tài)學(xué)操作：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì)，對(duì)經(jīng)過(guò)二值化后的車(chē)牌圖像首先進(jìn)行閉運(yùn)算操作，合肥車(chē)牌識(shí)別，使得車(chē)牌的字符區(qū)域連接起來(lái)，然后對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算操作，智能車(chē)牌識(shí)別，來(lái)消除車(chē)牌上的噪聲，車(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)系統(tǒng)，得到明亮的車(chē)牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車(chē)牌并定位出車(chē)牌區(qū)域通過(guò)對(duì)車(chē)牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)1運(yùn)算，圖像中剩下少部分的連通區(qū)域，即為車(chē)牌的候選區(qū)域，這些區(qū)域包括車(chē)牌區(qū)域和偽車(chē)牌區(qū)域，車(chē)輛識(shí)別系統(tǒng)道閘，為此，需要從圖像中去除偽車(chē)牌并定位出車(chē)牌。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。車(chē)牌跟蹤模塊車(chē)牌跟蹤模塊記錄下車(chē)輛行駛過(guò)程中每一幀中該車(chē)車(chē)牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車(chē)牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車(chē)牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測(cè)，終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。

判斷車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)好壞的標(biāo)準(zhǔn)。車(chē)牌識(shí)別速度車(chē)牌識(shí)別速度決定了車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能夠滿足實(shí)際應(yīng)用的實(shí)時(shí)性要求。該車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率很高。判斷識(shí)別率的速度是，如果在幾秒鐘內(nèi)不能得到識(shí)別結(jié)果，系統(tǒng)就沒(méi)有實(shí)際意義。車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)減少道路交通時(shí)間，而速度是在這種應(yīng)用程序中減少交通時(shí)間和避免車(chē)道交通堵塞的有力保證。始終工作二十四小時(shí)以上，采集至少一千個(gè)自然車(chē)流的信息樣本進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別。

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