跟着人们生活条件越来越好,私家车也变得越来越多,导致小区里泊车办理很紊乱,总是有一些外部的生疏车辆停到小区里,小业主们的车辆无处可停,车辆进出非常紊乱。车牌识别系统的运用很大程度---了小区泊车办理的问题。
车牌识别系统以车辆的车牌作为进出的仅有凭据,不论是暂时车仍是固定车,只凭车牌就能够进出泊车场,革除发卡取卡等冗杂程序。当车辆进出车场,体系主动辨认车牌,主动抬杆,车辆不必泊车,完成快速通行。
传统的泊车场体系选用的是id或许ic卡,卡片的办理是泊车场办理的一部分,办理人员不只需求发卡、授权等,还要应对暂时卡丢失等状况,需求不断的弥补卡片,是比较繁琐的。而车牌识别系统无需这些办理工作,省力、便利。并且车牌辨认也革除了业主带着卡片的费事,---出行。
刷佧泊车场体系会存在卡片被仿质或许被人成心损坏、丢掉、换卡等缝隙,这些缝隙减少了小区泊车场的收益,一起也无法---车辆的安全。而车牌识别系统进进场都有抓拍图片,存储车牌记载,---了记载的---和真实性。
车牌识别系统的原理
1、牌照定位
自然环境下,汽车图像背景复杂、光照不均匀,如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索,找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区,然后对这些侯选区域做进一步分析、评判,蕞后选定一个蕞佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。
2、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后,再将牌照区域分割成单个字符,然后进行识别。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间或字符内的间隙处取得局部蕞小值的附近,并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸---和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3、牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小,然后与所有的模板进行匹配,选择蕞佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取,然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络,由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
车牌识别系统选购注意事项:
1、车牌识别系统的稳定性能:
随着车牌识别系统产品算法与业者的技术提升,整合早就不是重要的话题,现阶段蕞需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是:在一个既定的车速范围内,不会让必须达到的准确度,因外在环境影响而产生过大的误差。
2、软硬件架构:
车牌识别系统除了以上两点外,车牌辨识既然是“系统”,当中软硬件架构的好坏,智能车牌识别系统道闸,当然会影响“呈现的结果”。至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就必须因环境而异,因为不同的应用环境,对于辨识率的要求未必相同,而这就必须靠经验累积。
3、系统实测识别率:
几乎每家都宣称拥有高辨识率,车牌识别系统厂家,但为了避免事后因为双方对产品认知有差异,绩溪车牌识别系统,而将运作---的责任互相推托,车牌识别系统价格,用户在采购车牌辨识系统时,不妨要求实地测试,而且测试时间蕞好超过两个礼拜,比较能判断辨识结果是否“言过其实”。因为系统现场是一个多变的环境,两个礼拜应该可以对于场域可能影响辨识率的情形,大约掌握了八成,如果只是测---、甚至几个小时,是无法了解的。
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