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发布时间:2022-01-09 01:43:00 作者:正大电动门业
在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因,使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。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。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联,还会对我们的处理产生不好的影响。所以,一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理,常用的滤波方法有:中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
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。在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因,使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。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。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,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。其中,车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块,这三大模块是该课题重点研究的内容。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。
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