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關(guān)鍵詞	聊城智能車牌識(shí)別系統(tǒng),煙臺(tái)萊州市車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝,薛城區(qū)停車場車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,智能車牌識(shí)別系統(tǒng)安裝
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避免收費(fèi)漏洞風(fēng)險(xiǎn)：有了車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)后，系統(tǒng)不以IC卡為收費(fèi)介質(zhì)，能夠有效制止換卡、一卡多用等停車場普遍存在的逃費(fèi)手段。同時(shí)，系統(tǒng)具備嚴(yán)密的收費(fèi)解繳、收費(fèi)稽核管理體系，能大程度的避免各種人為原因?qū)е碌氖召M(fèi)漏洞，停車費(fèi)的足額，如實(shí)收取。

車牌識(shí)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(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，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)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過檢測車牌上下、左右邊框直線來計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過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、求出顏色對特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；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，利用檢測到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

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(shí)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(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

車牌識(shí)別系統(tǒng)還可以與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，比如與智能導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合可以為駕駛員提供實(shí)時(shí)的路況信息和導(dǎo)航引導(dǎo)、與智能停車系統(tǒng)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)車位預(yù)約和導(dǎo)引等功能，拓寬更大的應(yīng)用范疇。

所屬分類：軟件/車牌識(shí)別系統(tǒng)

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