安慶車牌識別品牌服務介紹【安徽安快】

作為智能交通系統中的重要組成部分之一的車牌自動識別技術，目前已被廣泛應用于城市道路監控、高速公路收費與監控、小區與停車場出入口管理、治安卡口等場合，成為研究的熱點。

卡口系統

卡口系統對監控路段的機動車輛進行全天候的圖像抓拍,自動識別車牌號碼,通過專網與卡口系統控制中心的黑名單數據庫進行比對,當發現結果相符合時,系統自動向相關人員發出警報信號。卡口系統記錄的圖像還可以清楚地分辨司乘人員(前排)的面部特征。

車牌識別系統采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環節各自作為一個獨立的模塊。

車輛檢測跟蹤模塊

車輛檢測跟蹤模塊主要對視頻流進行分析，判斷其中車輛的位置，對圖像中的車輛進行跟蹤，并在車輛位置剛好的時刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識別結果，可以檢測無牌車輛并輸出結果。

車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。

系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用算法，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。

為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：

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；

3)牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，組成牌照號碼。

車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。

牌照定位

自然環境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，然后選定一個區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。