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車牌識別系統(tǒng)停車場通行：車牌識別系統(tǒng)道閘一體機(jī)能使入口高通行效率可達(dá)20部車/分鐘，結(jié)合自助繳費(fèi)終端，出口亦可達(dá)到與入口一樣的通行效率，避免停車場內(nèi)外車輛排隊(duì)擁堵。

車牌識別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號后會抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號，相機(jī)會實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識別率和穩(wěn)定性都。

車牌識別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會根據(jù)對現(xiàn)場環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論，實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進(jìn)行噪聲過濾、對比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等；增強(qiáng)對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等；圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?

車牌識別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

車牌識別系統(tǒng)在交通管理、停車管理、公安與安全等領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景，未來隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將成為智能化城市交通管理的重要驅(qū)動力。

所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)

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