荷澤車牌識別系統(tǒng)價(jià)格給您好的建議

常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于小波變換的方法等。入口處的攝像頭采用智能傳感技術(shù)，快速記錄和識別車牌號碼并自動通過，為車主節(jié)省寶貴的時(shí)間。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進(jìn)行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點(diǎn)，在經(jīng)過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點(diǎn)，則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點(diǎn)的不同可以把整個(gè)空間分成幾個(gè)區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域，再通過上述特征在可能的車牌區(qū)域中進(jìn)行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

車牌識別系統(tǒng)通過應(yīng)用數(shù)字成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，采用合適的圖像處理、模式識別和人工智能技術(shù)，通過對圖像的采集和處理，獲得更準(zhǔn)確的wei章車輛信息，從而達(dá)到更有效率的的車輛程度。

車牌自動識別系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標(biāo)是識別率和識別速度，這兩個(gè)性能指標(biāo)既可以表征一個(gè)車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。車牌識別收費(fèi)系統(tǒng)管理入口和出口車輛的權(quán)利和費(fèi)用，并且根據(jù)車牌號碼授權(quán)固定車輛。但是因?yàn)閿z像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因?yàn)樘幚韴D像的技術(shù)也不夠完善，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速準(zhǔn)確的定位與識別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。

當(dāng)今社會，智能交通系統(tǒng)是道路交通的發(fā)展趨勢。字符識別的兩個(gè)重要點(diǎn)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(jié)構(gòu)特性及其變換進(jìn)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(yùn)算過程中太復(fù)雜，且對計(jì)算機(jī)的性能要求很嚴(yán)格。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)。智能交通系統(tǒng)，車牌自動識別系統(tǒng)是發(fā)展的一個(gè)很重要的方向。車牌自動識別技術(shù)可應(yīng)用于道路收費(fèi)系統(tǒng)，交通管理系統(tǒng)領(lǐng)域，起到節(jié)省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。隨著汽車數(shù)量的迅速增加，車牌識別技術(shù)提出了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

目前針對車牌識別系統(tǒng)的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機(jī)平臺兩種研究方向。文章對計(jì)算機(jī)圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進(jìn)行深入研究，摸索出了用數(shù)字圖像知識進(jìn)行車牌識別的方法并重點(diǎn)研究，對在較為復(fù)雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在識別上取得了良好效果。傳統(tǒng)的基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)除在在信息處理應(yīng)用實(shí)時(shí)性方面難以滿足人們的日常需求， 同時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)管理應(yīng)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(shí)際交通管理應(yīng)用中，基于PC機(jī)平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。鑒于傳統(tǒng)基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)存在的缺點(diǎn)和不足，本文提出了基于MCS-51單片機(jī)的車牌識別系統(tǒng)。