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邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況,標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測(cè)能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量,并且剔除不相關(guān)的信息,保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中,往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測(cè),雖然,在原理上,可以用更高階的導(dǎo)數(shù),但是,因?yàn)樵肼暤挠绊?,在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會(huì)出現(xiàn)對(duì)噪聲敏感的現(xiàn)象,三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價(jià)值。此外,二階導(dǎo)數(shù)還可以說(shuō)明灰度突變的類(lèi)型,在有些情況下,云南車(chē)牌識(shí)別道閘批發(fā)價(jià),如灰度變化均勻的圖像,只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界,此時(shí)二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對(duì)噪聲敏感,車(chē)牌識(shí)別道閘,解決的辦法是先對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波,消除部分噪聲,再進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
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車(chē)牌識(shí)別模塊
在車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中,通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別,構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程,可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面,在字符識(shí)別之前,使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理,不僅可盡可能保留圖像信息,而且可提高圖像質(zhì)量,提高相似字符的可區(qū)分性,保證字符識(shí)別的可靠性。
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將車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口,記錄車(chē)輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間,并與自動(dòng)門(mén)、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合,實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi),昆明車(chē)牌識(shí)別道閘訂購(gòu),也可以自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示,實(shí)現(xiàn)停車(chē)收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于本小區(qū),對(duì)非內(nèi)部車(chē)輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動(dòng)地、客觀(guān)地記錄本單位車(chē)輛的出車(chē)情況,H3智在通行管理系統(tǒng)采用了車(chē)牌識(shí)別技術(shù),達(dá)到不停車(chē)、免取卡,有效提高車(chē)輛出入通行效率。
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