自動車牌識別誠信企業推薦「進軍」

技術路線

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度

采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬于綠色環保技術。

體系結構

車牌識別系統于是出現了兩種產品形式，一種是軟硬件一體，或者用硬件實現識別功能模塊，形成一個全硬件的車牌識別器。另外一種形式是開放式的軟、硬件體系，即硬件采用標準工業產品，軟件作為嵌入式軟件。兩種產品形式各有優缺點。開放式體系的優點是由于硬件采用標準工業產品，運行維護容易掌握，備品備件采購可以從任何一家產商獲得，不用擔心因為一家產商倒閉或供貨不足而出現產品失效或采購困難。而軟硬件一體式產品，對于使用者操作產品時更易操作及控制。對于后期的維護調試也更易于掌握。

車牌定位

車牌定位就是提取輸入圖片的一部分區域。這部分區域的內容是漢字 字母 數字，傳統的車牌定位算法根據直觀的特征可以分為四類:基于文本的檢測、基于顏色的檢測、基于字符的檢測和連接分量的檢測。這些直觀的特征容易受到環境的影響，而深度學習可以通過像素信息提取出更深層的特征。定位算法分為直接定位和間接定位兩種。直接定位指的是回歸網絡直接預測車牌的坐標,以及長度和寬度,而間接定位指間接獲取車牌的信息通過其他指標,很容易找到車輛,例如,檢測汽車或汽車的尾燈首先然后計算板坐標。