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發布時間:2020-11-08 10:20  
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目前針對車牌識別系統的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機平臺兩種研究方向。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。可見,在實際交通管理應用中,基于PC機平臺的車牌識別系統具有很多限制與缺陷。鑒于傳統基于PC平臺的車牌識別系統存在的缺點和不足,本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統。為了方便車輛的進出,提高車輛的交通速度,確保公司的安全,公司最近新增了自動車牌識別系統。
自從這一方法提出以來,獲得了很大發展,各國也紛紛制定智能交通發展戰略,目前該問題已經成為21世紀的重要發展方向。過去的人工管理方式已經不能適應現代化發展的需要,車輛的牌照自動識別系統是實現智能化管理的重要部分,也是加強車輛和交通秩序管理的重要舉措。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。
汽車牌照發展幾年來,已經得到很多消費者青睞,并廣泛應用。它能夠自動、實時地檢測車輛,識別汽車牌照,從而達到更高的智能化管理。車輛的牌照自動識別系統可廣泛安裝于車管所機動車車輛檢測線、收費站、停車場、十字路口等交通關卡處,使收費管理更科學與嚴密。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。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。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。