停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)商家服務(wù)為先 正大電動(dòng)伸縮門業(yè)

圖像預(yù)處理模塊：是指車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)所拍攝的汽車圖像進(jìn)行灰度化和邊緣檢測(cè)處理。在自然條件下外界太陽(yáng)光照往往不均勻，光線強(qiáng)度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機(jī)拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時(shí)須要對(duì)車輛圖像其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來(lái)的噪聲干擾也會(huì)造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理外還需對(duì)原始車輛圖像進(jìn)行降噪處理。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實(shí)際應(yīng)用車輛道路運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎(chǔ)。

車牌的底色檢測(cè)

車牌顏色不是單一的，所以在識(shí)別的過程中我們還需要對(duì)車牌的顏色予以區(qū)分。通過我們對(duì)車輛車牌的研究發(fā)現(xiàn)，車牌的底色一般為藍(lán)色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識(shí)別了，因此，我們需要對(duì)車牌的顏色予以區(qū)分。但是，為了更好地管理停車場(chǎng)和停車難度，停車場(chǎng)系統(tǒng)不斷升級(jí)，功能也在不斷增加。本設(shè)計(jì)采用的是RGB 模型檢測(cè)方法，具體的方法就是將檢測(cè)得到的像素點(diǎn)與 RGB 模型進(jìn)行比對(duì)，就可以得出車牌的顏色。

同時(shí)，它可以有效地維護(hù)停車場(chǎng)的秩序。內(nèi)部車可以實(shí)現(xiàn)不間斷進(jìn)入市場(chǎng)。外國(guó)車只需要支付費(fèi)用，無(wú)需取卡/等復(fù)雜程序。車牌識(shí)別機(jī)的關(guān)鍵是識(shí)別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽(yáng)光角度等許多因素的影響，車牌識(shí)別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。chao速的車輛的拍照得到的圖片質(zhì)量比較差，車牌自動(dòng)辨認(rèn)系統(tǒng)在車牌辨認(rèn)上的方便和快捷性比人工車牌辨認(rèn)強(qiáng)得多，它不僅蘊(yùn)含著非常大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值而且對(duì)社會(huì)的發(fā)展也有很大的推動(dòng)作用，因此對(duì)車牌自動(dòng)辨認(rèn)中的圖像處理方法的改進(jìn)是很有必要的。但是，隨著技術(shù)的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識(shí)別攝像頭可采用寬動(dòng)態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術(shù)，可自動(dòng)跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識(shí)別率達(dá)到99.58％，居。