合肥停車道閘-合肥新高l識別快

車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。車牌定位目前，根據(jù)車牌的特征，常見的車牌定位方法有基于車牌顏色特征信息的定位法、基于車牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類器的車牌定位法、基于車牌邊緣特征的車牌定位法等，這些方法各有所長。值得注意的是，車牌定位算法的分類并不是唯1一的，區(qū)別算法類別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車牌定位算法的方法多種多樣、各有所長，停車道閘，但存在著計(jì)算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問題。

如何解決場景中諸多個(gè)性的功能點(diǎn)，是當(dāng)前車牌識別技術(shù)需要突破的桎梏。場景車牌識別相機(jī)無疑為車牌識別技術(shù)打開了新的窗口，重構(gòu)車牌識別技術(shù)的落地應(yīng)用新生態(tài)。在車牌識別一體機(jī)的研發(fā)過程中，團(tuán)隊(duì)成員對復(fù)雜場景的深度理解是極為重要的。只有具備豐富行業(yè)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，并深度發(fā)掘場景需求，才能將理論與實(shí)踐相結(jié)合，立體化探索多個(gè)場景的痛點(diǎn)與難點(diǎn)，聚焦客戶關(guān)注點(diǎn)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)指明方向。對此，深睛車牌識別率1先做出了應(yīng)對方案，基于多年行業(yè)積累，對各個(gè)細(xì)分場景不斷調(diào)研、摸索，于行業(yè)內(nèi)推出了五款針對細(xì)分場景的車牌識別一體機(jī)，旨在幫助車牌識別一體機(jī)更好地落地到復(fù)雜場景中，滿足場景特定功能需求，助力各行業(yè)數(shù)據(jù)化管理、智能化管理、可視化管理進(jìn)一步升級。

車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識別過程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊。車牌跟蹤模塊車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車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牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測，終只輸出一個(gè)識別結(jié)果。

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