蚌埠小區車牌識別系統服務至上,合肥進軍安全可靠

車牌識別

車牌識別行業已具備一定的市場規模，在電子、公路卡口、停車場、商業管理、汽修服務等領域已取得了部分應用，粗略估計，行業的潛在市場覆蓋率為30%-40%左右(公路卡口比例高)。總體而言，車牌識別行業處于發展期。

車牌識別行業發展的主要在于技術，識別率是當前衡量技術的指標，直接決定了其在終端的應用價值。所以識別率的改進是車牌識別技術發展的方向，也是決定車牌識別能否取得更廣泛應用的關鍵因素。當前普遍對外宣稱的識別率是95%，高宣稱白天達到100%。但實際各家的識別率都很難達到其宣稱的標準。

車牌識別原理簡介

車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論，對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并進一步提取和識別出文本字符。

一個典型的車牌識別處理過程包括：圖像采集、圖像預處理、車牌定位、字符分割、字符識別及結果輸出等處理過程。各個處理過程相輔相成，每個處理過程均須保證其和較高的抗干擾能力，只有這樣才能保證識別功能達到滿意的功能品質。

車牌識別系統的實現方式主要分兩種，一種為靜態圖像識別，另一種為動態視頻流識別。靜態圖像識別受限于圖像質量、車牌污損度、車牌傾斜度等因素。動態視頻流識別則需要更快的識別速度，受限于處理器的性能指標，特別是在移動終端實現車牌實時識別需要更多性能優化。

雖然車牌識別包含6大處理過程，但核心算法主要位于車牌定位、字符分割及字符識別這三個模塊中。

車牌識別字符分割

字符分割的任務是把多列或多行字符圖像中的每個字符從整個圖像中切割出來成為單個字符圖像。傳統字符分割算法可以歸納為以下兩類類：直接分割法、基于圖像形態學的分割法。車牌字符的正確分割對字符的識別是很關鍵的，在分割正確的情況下，才能保證識別的準確率。而隨著神經網絡理論的不斷發展，端到端的圖片分類識別技術也有很大突破，因此很多OCR軟件逐步擺脫傳統字符分割處理，由識別網絡對多字符進行直接識別。

智能車牌識別

智能交通系統是21世紀世界道路交通的發展趨勢。公路交通基礎建設的不斷發展和車輛管理體制的不斷完善，為以視覺監控為基礎的智能交通系統的實際應用打下了良好基礎。在智能交通系統中，車牌自動識別系統是一個非常重要的發展方向。本系統對車輛進行自動登記、驗證、監視、報警，系統應用場合包括：高速公路，橋梁，隧道等收費管理系統；城市交通車輛管理，電子，海關邊境交通監控；智能小區、智能停車場管理；車牌驗證，車流統計，移動和車載系統。