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发布时间:2020-10-31 10:47:00 作者:正大电动门业
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点,在经过Mean Shift算法迭代后,如果终收敛于同一点,则停止迭代。系统中耗时的车辆采用不同的收费标准,有效减少了夜间外来车辆停放在社区内。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历,得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。
随着社会的发展进步,车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分,也是收费系统防止作bi的重要手段,更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题,主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像,分割字符图像,实现对车牌信息的识别和比对。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题,更是交通管理智能化的关键技术之一。若系统被唤醒便会一直处于工作状态,摄像头上的传感器一旦被触发,相机便会拍下车辆图像。目前,国内外都致力于这方面的研究,如模版匹配,神经网络,小波变换等,也都取得了较好的研究成果。
车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向,它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别,从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看,该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。通过我们对车辆车牌的研究发现,车牌的底色一般为蓝色或者黄色,而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。
始终坚持自主研发、不断创新,在产品的功能和外观上都不断提升。新款三代车牌识别系统,识别率高,识别速度快,运行稳定,性能高。车牌识别系统在停车场中使用,可以让人们享受到畅通无阻的停车模式,车主通过停车场时,通过车牌识别系统对车辆车牌号的抓拍,将数据上传到数据库,通过信号传输,道闸自动开闸,让人们实现不停车通行;另外,车牌识别系统对于停车场管理方来说,省去了管理人员繁重的工作,让停车场看起来更加上档次,同时给车主营造一个良好的停车环境。车牌识别技术和定位系统的研究,在我国已经有十余年的发展,该系统目前应用仍处于起步阶段,该系统采用成熟的大规模投资还没有出现,车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具,技术水平依然需要完善。
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