河南濮陽大宗物流車牌識別對接系統優選企業

隨著汽車在人們的工作、生產和生活中扮演著越來越重要的角色，汽車的保有量也在急速增加。該系統首先需要獲取車輛的圖像，然后將獲取的牌照圖像進行分割，最后實現車輛字符的識別。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復雜，智能交通系統的建立是很好的解決問題的方法。而車牌識別技術在智能交通系統中占有十分重要的地位。停車廠、收費站、生產企業的門禁管理都有車牌識別技術的身影。

在車輛車牌識別技術中的圖像提取、字符分割起、字符識別過程中，數字圖像處理技術起到了重要作用。因此，我們特別提醒后續車輛不要緊接在前車之后進入障礙區域，以避免在閘門“下落”時損壞車輛。但由于圖像提取出現場可能存在因時間、光線、天氣的變化而造成的干擾使車牌成像效果較差的問題。所以目前現有的車牌識別系統都存在因環境變化而產生的識別率變化的問題。

車牌定位

車牌定位是指根據車牌圖像的區域特征來將車牌在圖像中的部分從背景圖像中分離開來，由于車牌區域在圖像特征主要包括顏色和形狀，車牌區域的顏色一般為藍色、黃色或白色，它們與圖像的背景顏色存在較大的差異。車牌定位模塊：該單元是指在對原始車輛圖像進行圖像增強處理和降噪處理后還需對圖像進行定位處理，即對在一張完整的車輛圖像中去掉我們不需要的部分定位出車牌區域。車牌的形狀一般為矩形。而車牌號在外形和排列上都存在規律性。車牌定位技術就是將上述特征經過一定的變換與處理后，使之能作為車牌定位的依據。

車牌校正

車牌校正是為了解決拍攝的車牌圖像因為角度問題，導致定位后的車牌傾斜，而傾斜的車牌會給車牌識別系統的后繼步驟增添麻煩，車牌校正是必須的。傳統的基于PC平臺的車牌識別系統除在在信息處理應用實時性方面難以滿足人們的日常需求，同時，在網絡管理應用方面也存在帶寬的壓力，信息采集終端方面的成本也過高。車牌校正是利用車牌區域的矩形序列分布同組成車牌號的字母、數字位置的分布基本一致的特征，找到了矩形序列中矩形左上角像素點排列的近似斜率，從而找出車牌區域的偏轉角度，完成車牌圖像區域的校正。