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. **软件与算法问题**:
- 车牌识别算法本身的复杂性和局限性也可能导致识别错误。例如,面对不同颜色、格式和组成的车牌,算法需要具备足够的适应性和准确性。此外,算法在处理反射光、部分遮挡或其他临时影响时也需要具备鲁棒性。
技术原理
自动车牌识别技术通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆图像,然后进行车牌号码的识别。其过程主要包括以下几个步骤:
1. 车辆检测:采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过,并触发图像采集设备抓拍车辆图像。
2. 图像采集:当车辆通过时,启动图像采集设备获取车辆的正面或反面图像,并将图像传送至计算机进行后续处理。
3. 车牌定位:利用算法在图像中定位车牌的位置。这通常涉及到图像处理技术,如边缘检测、连通域分析等。
4. 字符分割:将定位到的车牌中的字符进行分割,以便后续进行单个字符的识别。
5. 字符识别:采用模式识别技术对分割出的字符进行识别,终组成车牌号码。
6. 结果输出:将识别出的车牌号码传送至监控中心或收费处等应用场合。
车牌识别技术也存在一些缺点:
1. 设备安装环境有要求,需要在合适的位置和角度安装摄像机以确保图像的清晰度。
2. 识别率虽高,但并非准确,偶尔会出现误识或漏识的情况。尽管几率较小,但仍需关注并持续改进算法以提高识别率。
主营行业:车牌识别系统 |
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主营地区:山东 |
企业类型:股份有限公司 |
公司成立时间:2021-01-12 |
经营模式:生产型 |
公司邮编:250100 |
公司电话:400-1191521 |