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發布時間:2020-08-08 17:07  





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。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。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。
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。
識別的方法,可以選擇的有神經網絡法和模塊匹配法等。在這里,對車牌定位的精度要求是很高的,這也關乎我們后期對圖片的處理結果。車牌包含的信息是多個字符,想要對車牌進行識別,首先我們需要將車牌的多個字符進行分割處理。字符分割技術將車牌的多個字符分割為單一字符,我們利用識別技術對字符進行識別。主要的識別技術有神經網絡法和模塊匹配法等。目前重要的是必須提高系統的識別率。字符識別:對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性,分類之后與數據庫中標準的字符進行比對,最后識別出字符的圖像,這是字符識別的整個過程。
如果外國車輛進入,停車場管理系統將提示未經授權的車輛,禁止進入,并且車輛信息需要在進入之前進行登記,這大大提高了政府車輛的安全性。離線版停車場管理系統結構簡單,性能穩定可靠,安裝,維護和使用方便。如今,車牌識別停車系統被認為是更便于管理和更快車輛交通的停車管理系統。由于其高識別率和快速訪問,因此受到許多用戶的青睞。但是,為了更好地管理停車場和停車難度,停車場系統不斷升級,功能也在不斷增加。當然,車牌識別技術也不能落后。在目前的互聯網趨勢下,車牌識別系統將具有巨大的優勢。市場和前景也將為停車場系統的管理帶來很多便利!自從這一方法提出以來,獲得了很大發展,各國也紛紛制定智能交通發展戰略,目前該問題已經成為21世紀的重要發展方向。
