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鉴于车牌识别停车场系统这些极具智能化的功能,近几年已被广泛应用于停车场中。随着车牌自动识别系统技术的不断提高,识别率不断提高,针对无车牌车辆也进行了人性化的功能改进,越来越贴合用户的使用习惯,有效地解决了“进出场难”的问题,未来,停车场车牌自动识别系统一定会被广泛应用于各大停车场,成为智能化停车场发展的一大趋势。




目前停车拥堵问题已经严重影响了人们出行,因此智能化交通管理将是今后交通发展趋势。车牌识别停车场系统在停车场系统中得到充分发展,停车场车牌识别系统多少钱,和一卡通系统相比,车牌识别有着很明显的优势,车牌识别系统报价,使车辆进出停车场更为容易。首先车牌识别停车场系统和一卡通相比,免去了卡片管理的工作;第1,一卡通系统卡片成本太高,需要投 入大量的人力物力进行管理。




牌照定位:自然环境下,合肥车牌识别系统,汽车图像背景复杂、光照不均匀,小区道闸车牌识别系统,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,后选定一个1佳的区域作为牌照区域,并将其从图像中分离出来。

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1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、尺寸限制和一些其他条件。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。

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1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。


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