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濱州無棣縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng)多少錢

更新時(shí)間:2025-09-10 [舉報(bào)]

減少使用維護(hù)成本:采用車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式,可以顯著降低營(yíng)運(yùn)成本,節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀,還避免了大量不可預(yù)測(cè)的安全隱患。同時(shí)還有效提高服務(wù)質(zhì)量,減輕管理工作量。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的高速公路繳費(fèi)管理:在高速路的各個(gè)出入口安裝車牌識(shí)別系統(tǒng),車輛駛?cè)霑r(shí)識(shí)別車輛牌照將入口資料存入收費(fèi)系統(tǒng),車輛到達(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。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測(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(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)過爆處理等,并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過濾、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(shí)別系統(tǒng)的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌區(qū)域,是車牌識(shí)別過程的一個(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,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度,一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。

車牌識(shí)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(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(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

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