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發布時間:2020-12-21 15:54  
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在實際工作場景中采集到的數字圖像通常會因為外界環境、攝像設備、傳輸線路或保存精度等方面的原因,使其在進行預處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會對圖像產生噪聲。在本月12日之前,它將準確提供給物業服務中心,以避免將來無法識別車牌并影響您的正常旅行。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關聯,還會對我們的處理產生不好的影響。所以,一般情況下我們會在進行圖像處理前對圖像采用濾波技術進行處理,常用的濾波方法有:中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。
常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數學形態學的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法,都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點,在經過Mean Shift算法迭代后,如果終收斂于同一點,則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷,得出的結果根據收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區域。這些區域即為可能的車牌區域,再通過上述特征在可能的車牌區域中進行對照分析,就可以得到車牌區域。它運用車牌是車輛身份的標識的思想概念來智能識別和統計車輛,涉及圖像的處理、理解和記錄等技術。
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。 。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。基于模板的識別算法由于其處理速度快、識別率高的特點為大多數設計所采用。

停車管理行業這幾年發展迅速,各大廠家競爭激烈,具備智能管理功能的產品是未來發展的重點。從人們的一個體驗上來說,無人值守停車場車牌識別系統是車主很受歡迎的一套智能停車場管理系統之一。無人值守勢必要求改變原先需要人工干預處理的過程,通過更加智能化的方式來替代和解決。因此,停車場實現真正的無人化管理,是停車場車牌識別系統發展的一大趨勢。字符分割的方法[2]主要有:基于連通域標記的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。