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關(guān)鍵詞 | 東營(yíng)自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),青島萊西市車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)維修,臨沂平邑縣車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)廠(chǎng)家,煙臺(tái)牟平區(qū)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格 |
所在地 | 山東濟(jì)南 |
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ETC無(wú)感支付系統(tǒng),這是常見(jiàn)于高速收費(fèi)站的車(chē)輛出入管理系統(tǒng)。由于高速收費(fèi)站一般都有大量的車(chē)輛出入,因此不論是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還是道閘都要和穩(wěn)定,才能不引起堵塞。因此如今的高速收費(fèi)站基本都加入了ETC收費(fèi)通道,即通過(guò)特制的模塊識(shí)別車(chē)內(nèi)搭配的ETC卡片,再配合車(chē)牌識(shí)別和道閘,自動(dòng)快速的識(shí)別車(chē)輛、記錄費(fèi)用、收取費(fèi)用以及抬桿放行,相比傳統(tǒng)的發(fā)卡式人工通道,不論是安全性還是快捷性都大大提升。
繳費(fèi)快速多樣化:除出口收費(fèi)外,車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還提供多種自助繳費(fèi)終端、收費(fèi)、商家代繳、手持終端收費(fèi)等多種繳費(fèi)方式,進(jìn)一步方便車(chē)主,提高出口通行效率。
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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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。山東安勝智能科技有限公司經(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(shí)別車(chē)牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理,以得到車(chē)牌清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等,并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對(duì)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(duì)比度的方法有對(duì)比度線(xiàn)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(xiàn)性插值法和立方卷積插值等。?
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的車(chē)牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車(chē)牌區(qū)域,是車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的一個(gè)重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車(chē)牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車(chē)牌,所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度,一般的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口,讓用戶(hù)自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。山東安勝智能科技有限公司車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)一些復(fù)雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現(xiàn)場(chǎng),可以進(jìn)行設(shè)定識(shí)別區(qū)域的操作。
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車(chē)牌區(qū)域后,由于并不知道車(chē)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(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識(shí)別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車(chē)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(lái),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(lèi)從而去除車(chē)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(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。
所屬分類(lèi):軟件/車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
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