濮陽車牌識別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家優(yōu)選企業(yè),正大電動門業(yè)

隨著社會的發(fā)展進步，車牌識別已經(jīng)逐漸的發(fā)展成為智能交通系統(tǒng)中較為重要的組成部分，也是收費系統(tǒng)防止作bi的重要手段，更是高速系統(tǒng)自動化收費系統(tǒng)必須解決的關(guān)鍵問題，主要的目的是可以從圖像中自動提取出車牌的圖像，分割字符圖像，實現(xiàn)對車牌信息的識別和比對。它不僅僅是計算機視覺與模式識別技術(shù)重要的研究話題，更是交通管理智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，國內(nèi)外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。隨著現(xiàn)代管理方法的進步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社區(qū)用戶對車輛管理的要求越來越高。

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)計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準(zhǔn)備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個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操作來對圖像進行分割。車牌定位和分割的精準(zhǔn)度將直接影響到終的字符識別的好壞。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度，就可以對字符進行分割。

字符識別：對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性，分類之后與數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)的字符進行比對，后識別出字符的圖像，這是字符識別的整個過程。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配，該體系主要有以下幾種方式：一種方式是用字符的結(jié)構(gòu)特性及其變換進行特征提取，這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性，但它在運算過程中太復(fù)雜，且對計算機的性能要求很嚴(yán)格。另一種方式是統(tǒng)計字符特征對其特征進行提取，目前，大部分的字符識別都運用了這種方式。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構(gòu)成字符特征的矢量，然后對汽車牌照字符的特征進行匹配，這樣就擁有了清晰的識別率。居民對生活質(zhì)量的要求和國家對公共安全秩序的要求及其不斷完善，停車場管理和控制行業(yè)發(fā)展迅速。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內(nèi)部車可以實現(xiàn)不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復(fù)雜程序。車牌識別機的關(guān)鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。但是，隨著技術(shù)的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術(shù)，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。車牌的定位與校正本章主要描述的是對已有車牌定位方法的研究，了解它們的算法原理及其優(yōu)缺點，并提出了一種效果更好適用范圍更廣的車牌識別系統(tǒng)方法，即將MeanShift算法運用到車牌識別系統(tǒng)，然后在此基礎(chǔ)上對車牌進行校正。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居。