濮阳停车场车牌识别系统价格服务为先「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。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。车牌的规格，参照公an部在年发布的《中国人民共和国机动车号牌》，中国现行的车牌制度之中，存在四类牌照，按照底色和字色分别为：蓝白、黄黑、白黑或红、黑白。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。

车牌定位

车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来，由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状，车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色，它们与图像的背景颜色存在较大的差异。车牌的形状一般为矩形。而车牌号在外形和排列上都存在规律性。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，使之能作为车牌定位的依据。车牌识别系统的各功能组成部分是该文研究的主要内容，详细内容如下。

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。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。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。

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。 

如果外国车辆进入，停车场管理系统将提示未经授权的车辆，禁止进入，并且车辆信息需要在进入之前进行登记，这大大提高了***车辆的安全性。离线版停车场管理系统结构简单，性能***，安装，维护和使用方便。如今，车牌识别停车系统被认为是更便于管理和更快车辆交通的停车管理系统。由于其高识别率和快速访问，因此受到许多用户的青睐。但是，为了更好地管理停车场和停车难度，停车场系统不断升级，功能也在不断增加。当然，车牌识别技术也不能落后。在目前的互联网趋势下，车牌识别系统将具有巨大的优势。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。市场和前景也将为停车场系统的管理带来很多便利！