智能車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl

人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的

結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。廣州智能車(chē)

牌識(shí)別一體機(jī)工程

具體的工作原理和停車(chē)場(chǎng)所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車(chē)位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車(chē)位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車(chē)場(chǎng)管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)

和視頻車(chē)位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀方法是看停車(chē)位上方所使用的車(chē)位探測(cè)器。超聲波車(chē)位引導(dǎo)使用的是超聲波探測(cè)器。

那么如何實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別的呢，下面簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)：
對(duì)現(xiàn)存的車(chē)牌識(shí)別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺(tái)上運(yùn)行的算法。先通過(guò)智能手機(jī)的攝像頭獲得車(chē)牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過(guò)YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過(guò)Hough變換進(jìn)行車(chē)牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的定位、分割，后通過(guò)模板匹配實(shí)現(xiàn)車(chē)牌識(shí)別。