藍牙車牌識別系統廠家廠家供應,云停智能信譽保證

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，終組成牌照號碼。

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。

1) 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，后選定一個的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。

2) 牌照字符分割

完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

3) 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種:一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。

車牌識別是由圖像識別處理技術發展而來，可以在識別到車牌圖像上的號碼，再發送到后臺系統處理核對車輛的身份，核對無誤后，將允許車輛出入停車場，小區等場所，具有安全快速的特點。

車聯網是一個巨大的互動信息網絡，由車輛位置，速度和路線等數據組成。通過GPS，傳感器，圖像處理等設備，車輛可以完成自身環境和狀態信息的收集; 通過互聯網技術，所有車輛都可以將各種信息傳輸到中央處理器; 通過計算機技術，可以對大量車輛上的這些信息進行分析和處理，以計算不同車輛的佳路線，及時報告路況。

車牌識別結合車聯網，可以利用雙方的優點實現停車無人管理化。從車位預約、路線規劃、車位信息、計時計費全程無需人工干預，節省大量的人力成本，還能提升停車場的形象，給車主帶來更好的體驗。

近些年，對于停車管理這一積重難返的難題，不但國家頒布了有關對策開展改進，全國各地的地下停車場公司也再此難題左右了時間。隨之時間和技術的沉定，地下停車場車牌識別和移動互聯系統軟件根據銷售市場檢測，將逐漸停車場管理系統發展趨向。車牌識別和移動互聯將是處理停車管理難題的重要途徑。車牌識別技術是電腦視頻圖像識別算法在鑒別中的一種運用，就是指可以檢驗到受網絡監控地面的車子并全自動獲取信息內容(含中國漢字空格符、英語字母、阿拉伯數及機動車牌照色調)開展解決的技術。車牌識別是當代智能交通系統中的關鍵構成之一，運用十分普遍。它以數字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基本，對監控攝像頭所拍攝的車子圖象或是視頻編碼序列開展剖析，獲得每一輛汽車惟一的車牌號，進而進行鑒別全過程。根據一些事后解決方式能夠保持停車場系統管理方法，車流量操縱指標值測量，車輛定位，汽車防盜，高速路自動化技術管控、闖紅燈電子警察、公路高速收費站這些作用。針對維護保養道路交通安全和大城市社會治安，避免交通阻塞，保持交通出行自動化技術管理方法擁有實際的實際意義。