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              發(fā)布時(shí)間:2020-07-23 06:12  






              識(shí)別的方法,可以選擇的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在這里,對(duì)車(chē)牌定位的精度要求是很高的,這也關(guān)乎我們后期對(duì)圖片的處理結(jié)果。車(chē)牌包含的信息是多個(gè)字符,想要對(duì)車(chē)牌進(jìn)行識(shí)別,首先我們需要將車(chē)牌的多個(gè)字符進(jìn)行分割處理。字符分割技術(shù)將車(chē)牌的多個(gè)字符分割為單一字符,我們利用識(shí)別技術(shù)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別。主要的識(shí)別技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模塊匹配法等。在這里,對(duì)車(chē)牌定位的精度要求是很高的,這也關(guān)乎我們后期對(duì)圖片的處理結(jié)果。目前重要的是必須提高系統(tǒng)的識(shí)別率。


              該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車(chē)所有的圖像實(shí)行串連處理后,會(huì)用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息,這樣不僅存儲(chǔ)空間少,而且操作更加便捷。由此看來(lái)該課題研究的內(nèi)容發(fā)展空間很廣泛,它的速度與方便性是人工汽車(chē)牌照識(shí)別遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的,這對(duì)交通發(fā)展領(lǐng)域有深遠(yuǎn)的影響。

              文章對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識(shí)別等車(chē)牌識(shí)別的背景知識(shí)進(jìn)行深入研究,摸索出了用數(shù)字圖像知識(shí)進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別的方法并重點(diǎn)研究,對(duì)在較為復(fù)雜的背景下的車(chē)牌定位、字符分割的車(chē)牌字符識(shí)別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究,在識(shí)別上取得了良好效果。



              車(chē)牌識(shí)別入場(chǎng)說(shuō)明1車(chē)輛可以從任何入口自由進(jìn)入場(chǎng)地。在停車(chē)場(chǎng)入口處,高速車(chē)牌識(shí)別集成門(mén)的LED顯示屏,實(shí)時(shí)顯示空車(chē)位數(shù),有效期或停車(chē)位信息顯示,歡迎訪問(wèn)等提示。 2車(chē)輛行駛到停車(chē)場(chǎng)的入口,觸發(fā)地面感應(yīng)線圈(地面感應(yīng)線圈是車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)的識(shí)別區(qū)域)。在地面感應(yīng)線圈檢測(cè)到信號(hào)后,車(chē)牌識(shí)別攝像頭自動(dòng)進(jìn)入車(chē)輛的圖像并自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼,記錄進(jìn)入時(shí)間并將車(chē)輛信息發(fā)送到服務(wù)中心,搜索數(shù)據(jù)庫(kù)獲取車(chē)輛類(lèi)別,并在哨兵中心屏幕上顯示。 。將驗(yàn)證進(jìn)入車(chē)輛的終車(chē)牌識(shí)別。另一種方式是統(tǒng)計(jì)字符特征對(duì)其特征進(jìn)行提取,目前,大部分的字符識(shí)別都運(yùn)用了這種方式。在捕獲車(chē)牌號(hào)碼后,門(mén)將被抬起并記錄車(chē)輛進(jìn)入時(shí)間。



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