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濟(jì)南槐蔭區(qū)供應(yīng)車牌識(shí)別系統(tǒng)規(guī)格型號(hào)-車牌識(shí)別系統(tǒng)

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完成牌照區(qū)域的定位后,再將牌照區(qū)域分割成單個(gè)字符,然后進(jìn)行識(shí)別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近,并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識(shí)別,輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

自然光路線是指白天利用自然光線,夜間采用輔助照明光源,用彩色攝像機(jī)采集車輛真彩色圖像,用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線,與人眼感光習(xí)慣一致,并且,真彩色圖像能夠反映車輛及其周圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息,不僅可以用來識(shí)別車牌照,而且可以用來識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像,同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別,可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用,重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國際交通技術(shù)作過的識(shí)別率指標(biāo)論述,要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%~95%。信路通的車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。   為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,全天候運(yùn)行24小時(shí)以上,采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別,并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來,以便調(diào)取查看。然后,還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。

識(shí)別速度決定了一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否能夠滿足實(shí)時(shí)實(shí)際應(yīng)用的要求。一個(gè)識(shí)別率很高的系統(tǒng),如果需要幾秒鐘,甚至幾分鐘才能識(shí)別出結(jié)果,那么這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)因?yàn)闈M足不了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)要求而毫無實(shí)用意義。例如,在高速公路收費(fèi)中車牌識(shí)別應(yīng)用的作用之一是減少通行時(shí)間,速度是這一類應(yīng)用里減少通行時(shí)間、避免車道堵車的有力保障。

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濟(jì)南億中偉業(yè)智能系統(tǒng)有限公司
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  • 有限責(zé)任公司(自然人投資或控股)
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