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              發(fā)布時間:2020-12-15 11:11  

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              朋友們你們知道為什么現在的許昌車牌識別系統-小區(qū)車牌識別系統會出現識別困難的問題嗎?下面就讓小編來為大家做一個簡單的介紹吧,希望能夠幫助到大家,謝謝大家。

              我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成,漢字識別與字母和數字的識別有很大的區(qū)別,漢字的識別增加了識別的難度;我國汽車車牌的懸掛位置不統一;

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              車輛往往是在道路上高速運動的,那么許昌車牌識別系統-小區(qū)車牌識別系統是如何進行對這樣高速運動的物體進行抓拍的呢,下面就讓小編來為大家做一個介紹吧,希望能幫助到你。

              可調電子快門:對于高速運動的物體抓拍(高速公路上的汽車車速一般都在70KM/小時以上),可以通過降低電子快門速度來實現清晰抓拍,一般都是通過手動方式調整。但是這種方式問題就是白天、晚上的照度不一樣,必需設置2個快門速度來分別適應白天和晚上的監(jiān)控。

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              為避免物業(yè)管理方遭受不必要的損失、防范“車牌李鬼”引發(fā)的安全隱患,捷順科技發(fā)布了車牌識別算法V3.0版本,在車牌檢測讀取外,還針對整個車頭區(qū)域做分類識別,通過“卷積神經網絡(CNN)的車牌檢測和端到端車牌識別”技術,準確預測出視頻中車牌的位置信息,直接將矯正后的車牌小圖輸入到“端到端識別網絡”即可得到車牌號結果。相比傳統的機器學習算法,基于卷積神經網絡(CNN)的車牌檢測與識別技術在復雜場景下對低光照、模糊、大角度等車牌的檢測效果更好,可大幅降低誤識別情況的發(fā)生。

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              邊緣是指圖像局部亮度變化顯著的部分,是圖像風、紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分析的重要基礎。所以在此我們要對圖像進行邊緣檢測。圖象增強處理對圖象牌照的可辯認度的改善和簡化后續(xù)的牌照字符定位和分割的難度都是很有必要的。增強圖象對比度度的方法有:灰度線性變換、圖象平滑處理等。

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