停车场车牌识别系统价格咨询客服「正大电动门业」

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。多种支付方式实现自助便捷支付，在无人值守停车场支持***/支付宝扫描码等支付方式，实现业主全程自助支付，促使停车场取消手册收费，这降低了劳动力成本，但也规避了人类接触资金的风险可以说是双重的。 

车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统***为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。定位模块的基础功能，属于在整体车辆图像之内探寻对应的车牌并且进行对应的提取操作，实际输入的属于整体车辆的图像，而***终输出的则属于车牌位置的图像。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作

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。当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用；除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。而且多数情况下，同时出现多辆汽车，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理，园区车辆管理，停车场管理，交jing督察和重大意义等方面，并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。