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發布時間:2021-10-17 08:57  
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在實際工作場景中采集到的數字圖像通常會因為外界環境、攝像設備、傳輸線路或保存精度等方面的原因,使其在進行預處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會對圖像產生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關聯,還會對我們的處理產生不好的影響。以形態學和有關的邊緣檢測作為基礎的定位方式,核心為五方面的基礎流程。所以,一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術進行處理,常用的濾波方法有:中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。
車牌識別系統近幾年發展火熱,在各地已經有實際的應用,其應用范圍主要在車輛檢測、城市交通管理、收費管理、公路超限治理等方面,前景廣泛。汽車自動檢驗設備配有車牌的識別系統,其自動性能不斷增強,這樣大大減少了車輛檢驗的整體時間,從而使待檢汽車排隊的長度縮短,取得了明顯的社會效益與經濟效益。車牌不是單一顏色的,如果是那么我們就沒辦法識別了,因此,我們需要對車牌的顏色予以區分。基于車牌識別的智能管理系統能夠更好地解決現行管理中面臨的種種難題,在各行各業都有著舉足輕重的作用。
在日常生活中,車牌識別的技術在安防行業的應用相對普遍,技術相對成熟,人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。而對于車牌識別算法的廠家來說,如何延伸對目標車輛的識別范圍,實現更準確的識別是市場所需。對于車牌本身是一連串的字符,不容易識別,因此,首先需要對字符進行分割,將一連串的字符分割成一個一個的字符。如何選擇一個好的車牌識別系統就成為重要任務。從技術上評價一個車牌識別系統好壞的標準又有哪些?
開始是車牌識別系統的識別率,一個車牌識別系統是否實用,其重要的指標是識別率。
車牌識別系統采用200W高清車牌識別攝像機對進入停車場的車輛進行抓拍,上傳計算機處理,可脫機工作。
無需經傳統視頻采集卡處理,減少圖像信息的損失,車牌識別率高、識別速度快、識別功能全、使用方式靈活。
支持牌照類型:普通藍牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、新能源車牌、港澳進出大陸車牌;
適用場合:
適用于所有停車場、高速收費站、港口、海關口岸、物流園區、醫院、商場等各類出入口及各種卡口對車輛車牌識別及能脫機使用的場合。