臺前停車場車牌識別系統批發品牌企業 正大電動伸縮門業

智能交通車牌辨認系統主要分為圖像的采集和預處理、牌照區域的定位、牌照字符的分割和辨認三部分。其基本工作過程如下：

1）當行駛的車輛經過系統時，會觸發系統的傳感器。若系統被喚醒便會一直處于工作狀態，攝像頭上的傳感器一旦被觸發，相機便會拍下車輛圖像；

2）被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進行圖像增強和濾波等預處理操作；

3）由自動識別系統的檢索模塊對車牌圖像進行搜索與檢測，在定位出包含牌照字符的長方形形區域的基礎上對上述矩形區域進行分割；

4）對牌照處理以后的字符進行2值化并分割出7個字符，經化后輸入字符辨認系統進行對比分析。

車牌自動辨認系統產品的主要性能指標是辨認率和辨認速度，這兩個性能指標既可以表征一個車牌自動識別系統性能的好壞。但是車輛如果嚴重chao速，攝像設備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車牌自動識別系統的識別率和識別速度一直未能大幅提高。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。因此，研究出高速準確的定位與識別算法是當前的主要任務。

chao速的車輛的拍照得到的圖片質量比較差，車牌自動辨認系統在車牌辨認上的方便和快捷性比人工車牌辨認強得多，它不僅蘊含著非常大的經濟價值而且對社會的發展也有很大的推動作用，因此對車牌自動辨認中的圖像處理方法的改進是很有必要的。

車牌的底色檢測

車牌顏色不是單一的，所以在識別的過程中我們還需要對車牌的顏色予以區分。通過我們對車輛車牌的研究發現，車牌的底色一般為藍色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識別了，因此，我們需要對車牌的顏色予以區分。但是，目前，任何高科技產品都不能完全取代人類的人工操作，它不能完全取代人類的思維，也不能與人們的思維方式相一致。本設計采用的是RGB 模型檢測方法，具體的方法就是將檢測得到的像素點與 RGB 模型進行比對，就可以得出車牌的顏色。

車牌識別入場說明1車輛可以從任何入口自由進入場地。在停車場入口處，高速車牌識別集成門的LED顯示屏，實時顯示空車位數，有效期或停車位信息顯示，歡迎訪問等提示。 2車輛行駛到停車場的入口，觸發地面感應線圈（地面感應線圈是車牌識別攝像機的識別區域）。在地面感應線圈檢測到信號后，車牌識別攝像頭自動進入車輛的圖像并自動識別車牌號碼，記錄進入時間并將車輛信息發送到服務中心，搜索數據庫獲取車輛類別，并在哨兵中心屏幕上顯示。字符分割算法是通過對圖形的掃描確定進入到字符區域的di一個像素點的坐標和出去圖像區域的di一個像素點的坐標，以這兩點的坐標確定字符的大致位置以及字符的高度。 。將驗證進入車輛的終車牌識別。在捕獲車牌號碼后，門將被抬起并記錄車輛進入時間。