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发布时间:2021-11-16 03:09:00 作者:正大电动门业
随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色,汽车的保有量也在急速增加。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂,智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。
在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中,数字图像处理技术起到了重要作用。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。而对于车牌识别算法的厂家来说,如何延伸对目标车辆的识别范围,实现***的识别是市场所需。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。
随着高速公路系统新技术的高速发展,车牌识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分,切社会对其的应用也十分广泛,它不但在高速,隧道,桥梁等方面被广泛应用,而且也逐渐的被应用于小区,停车场等方面,也在电子和wei章拍照方面做出较大贡献,介于车牌识别技术的广泛应用,越来越过的国家也都致力于对其的研究,同时也提出了一些较好的办法。居民对生活质量的要求和国家对公共安全秩序的要求及其不断完善,停车场管理和控制行业发展迅速。但是,单方面而言其流程大概一致,关键差别在于前端采集系统图像的精度,和后端的算法处理。
针对车牌开展配套的定位操作,目的是在拍摄获得的汽车图像之内,识别具体的车piao范围,同时将车牌图像实现提取操作,以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成,科学的判断具体的车牌范围,则属于提升综合体系识别率的***要素。随着汽车数量的迅速增加,车牌识别技术提出了巨大的经济价值和现实意义。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式,***为五方面的基础流程。
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