豐城人臉識(shí)別系統(tǒng)安裝誠(chéng)信企業(yè)「多圖」

影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與牌照自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：1、 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；直接將車牌識(shí)別算法模塊植入到前端的高清攝像機(jī)中，從而相機(jī)直接輸出的就是車牌識(shí)別的相關(guān)結(jié)果。3、牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，終組成牌照號(hào)碼。車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內(nèi)的間隙處取得局部小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小。FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。

開放式體系的優(yōu)點(diǎn)是由于硬件采用標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)產(chǎn)品，運(yùn)行維護(hù)容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產(chǎn)商獲得，不用擔(dān)心因?yàn)橐患耶a(chǎn)商倒bi或供貨不足而出現(xiàn)產(chǎn)品失效或采購困難。而軟硬件一體式產(chǎn)品，對(duì)于使用者操作產(chǎn)品時(shí)更易操作及控制。對(duì)于后期的維護(hù)調(diào)試也更易于掌握。外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測(cè)器檢測(cè)車輛通過信號(hào)，車牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車輛觸發(fā)信號(hào)后，采ji車輛圖像，自動(dòng)識(shí)別車牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。牌上的相似字符，由于外形比較接近，受圖像分辨率，光線，車牌污損等影響，一般的分類算法，很容易出現(xiàn)誤識(shí)別。

車輛識(shí)別號(hào)碼（Vehicle Identification Number,或車架號(hào)碼），簡(jiǎn)稱VIN，是一組由十七個(gè)英數(shù)組成，用于汽車上的一組的號(hào)碼，可以識(shí)別汽車的生產(chǎn)商、引擎、底盤序號(hào)及其他性能等資料。為避免與數(shù)字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不會(huì)被使用。VIN的首三位稱為WMI（World Manufacturer Identifier），用作識(shí)別生產(chǎn)商的名稱及所在國(guó)家。車牌識(shí)別過程中，牌照顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。