濮陽車牌識別系統生產廠家優選企業,正大電動門業

隨著社會的發展進步，車牌識別已經逐漸的發展成為智能交通系統中較為重要的組成部分，也是收費系統防止作bi的重要手段，更是高速系統自動化收費系統必須解決的關鍵問題，主要的目的是可以從圖像中自動提取出車牌的圖像，分割字符圖像，實現對車牌信息的識別和比對。它不僅僅是計算機視覺與模式識別技術重要的研究話題，更是交通管理智能化的關鍵技術之一。目前，國內外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經網絡，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。隨著現代管理方法的進步和科學技術的發展，社區用戶對車輛管理的要求越來越高。

車牌定位是指在經過圖像預處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設計所要的車牌區域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌定位和分割的精準度將直接影響到終的字符識別的好壞。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標和寬度，就可以對字符進行分割。

字符識別：對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性，分類之后與數據庫中標準的字符進行比對，后識別出字符的圖像，這是字符識別的整個過程。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配，該體系主要有以下幾種方式：一種方式是用字符的結構特性及其變換進行特征提取，這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性，但它在運算過程中太復雜，且對計算機的性能要求很嚴格。另一種方式是統計字符特征對其特征進行提取，目前，大部分的字符識別都運用了這種方式。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構成字符特征的矢量，然后對汽車牌照字符的特征進行匹配，這樣就擁有了清晰的識別率。居民對生活質量的要求和國家對公共安全秩序的要求及其不斷完善，停車場管理和控制行業發展迅速。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內部車可以實現不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復雜程序。車牌識別機的關鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰。但是，隨著技術的發展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。車牌的定位與校正本章主要描述的是對已有車牌定位方法的研究，了解它們的算法原理及其優缺點，并提出了一種效果更好適用范圍更廣的車牌識別系統方法，即將MeanShift算法運用到車牌識別系統，然后在此基礎上對車牌進行校正。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，識別率達到99.58％，居。