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车牌识别摄像机工作原理: 我们要说的是、车辆进入: 1、车辆驶入摄像机抓拍区域,触发地感线圈。 2、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出识号,然后通过检索数据库得出车辆类别。 3、通过号数据来判断是否内部车辆,做到道闸自动开启。外来车辆需人工确认。比对。 4、闸机放行,同时记下车辆进入时间。整个过程自动完成,无须工作人员干预。车辆一直处于行驶状态,无段暂停。 后就是、车辆离开: 1、车辆驶入摄像机抓拍区域,触发地感线圈。 2、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出识号,然后通过检索数据库得出车辆类别。 3、如果该车属内部车辆情况,闸机自动启竿放行。电脑调出该车入场时的抓拍图像,入场时间等 4、如果车辆被列入,不管是临时还是固定车辆,闸机不会打开,同时系统都会发出报警信号,通知工作人员注意。 5、车辆越过进出口,驶入离开停车场,系统记下车辆离开时间。
车牌识别软件原理 车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算,其运行流程如下: 图像采集; 通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。 定位: 定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。
定位算法的好坏,由检出率来评估,目前市面上的车牌识别系统,检出率能达到99%以上。其核心是利用区域的纹理特性,进行定位,常用的检测算法包括:利用梯度信 息投影统计;利用小波变换作分割;区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利,如何从复杂场景中提取出稳定可靠的区域是一个难点。 字符分割: 在图像中定位出区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进- -步定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。 字符识别: 对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类器就可以对字符进行识别,常用的分类算法有网络,SVM等。