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關(guān)鍵詞	濟(jì)南智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),市中區(qū)停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)安裝,煙臺(tái)牟平區(qū)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)廠家
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車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)停車(chē)場(chǎng)通行：車(chē)牌識(shí)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(chē)/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(chē)場(chǎng)內(nèi)外車(chē)輛排隊(duì)擁堵。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的高速公路繳費(fèi)管理：在高速路的各個(gè)出入口安裝車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)，車(chē)輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車(chē)輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng)，車(chē)輛到達(dá)出口時(shí)再次識(shí)別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實(shí)現(xiàn)收費(fèi)管理。這種應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)費(fèi)并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的車(chē)牌號(hào)碼自動(dòng)登記：交通監(jiān)管部門(mén)每天都要處理大量的違章車(chē)輛圖片，一般由人工辨識(shí)車(chē)牌號(hào)碼再輸入管理系統(tǒng)，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)可以減少工作強(qiáng)度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統(tǒng)、道路監(jiān)控系統(tǒng)等。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)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(guò)車(chē)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(hào)，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)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(hào)，相機(jī)會(huì)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(chē)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(shí)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(guò)嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的車(chē)牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的字符識(shí)別
對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理，特征提取，然后經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板進(jìn)行匹配，后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時(shí)；支持向量機(jī)法對(duì)于未見(jiàn)過(guò)的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車(chē)牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成，且具有統(tǒng)一的樣式，這也是識(shí)別過(guò)程的方便之處。但由于車(chē)牌很容易受外在環(huán)境的影響，出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況，如何提高這類字符和易混淆字符的識(shí)別率，也是字符識(shí)別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

所屬分類：軟件/車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)

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