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昌邑市智能停車場車牌識別系統(tǒng)報價及圖片

更新時間:2025-09-10 編號:2d1qlb6a1205b8
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劉守連

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面向地區(qū)
全國

系統(tǒng)進行視頻車輛檢測,需要具備很高的處理速度并采用的算法,在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢,則導致丟幀,使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛,同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理,影響系統(tǒng)識別率。因此,將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

人工神經網絡技術,計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡,每一個字符模板對應著個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。

為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應用環(huán)境中,全天候運行24小時以上,采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進行識別,并且需要將車輛牌照圖像和識別結果存儲下來,以便調取查看。然后,還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結果。之后便可以統(tǒng)計出以下識別率:

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山東金國發(fā)智能科技有限公司
  • 劉守連
  • 山東 濟南
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  • 2021-12-28
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