鹤壁停车场车牌识别系统价格多重优惠「正大电动门业」

当今社会，智能交通系统是道路交通的发展趋势。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。继续发展和不断完善的可视化智能交通监控系统，为实际应用车辆道路运输基础设施的管理系统奠定了良好的基础。智能交通系统，车牌自动识别系统是发展的一个很重要的方向。车牌自动识别技术可应用于道路收费系统，交通管理系统领域，起到节省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。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。

目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。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MeanShift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。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。

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。其基本工作过程如下：1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。

牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。 

字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。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。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。