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              發布時間:2020-11-03 12:52  






              車牌定位模塊:該單元是指在對原始車輛圖像進行圖像增強處理和降噪處理后還需對圖像進行定位處理,即對在一張完整的車輛圖像中去掉我們不需要的部分定位出車牌區域。在一張拍攝的車輛圖像中,只有含車牌號碼的部分,對識別工作有意義,我們可以將其他區域設法除去,即從整個車輛圖像中準確的找出并分離出車牌所在位置的圖像,這樣做的好處是可以節省系統識別時間。本文采用識別方法是神經網絡,通過構造一個三層的神經網絡對分割的字符進行識別。


              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。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。過去的人工管理方式已經不能適應現代化發展的需要,車輛的牌照自動識別系統是實現智能化管理的重要部分,也是加強車輛和交通秩序管理的重要舉措。

              汽車牌照發展幾年來,已經得到很多消費者青睞,并廣泛應用。它能夠自動、實時地檢測車輛,識別汽車牌照,從而達到更高的智能化管理。但是因為攝像設備所拍到的圖像的清晰度不夠,也因為處理圖像的技術也不夠完善,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。車輛的牌照自動識別系統可廣泛安裝于車管所機動車車輛檢測線、收費站、停車場、十字路口等交通關卡處,使收費管理更科學與嚴密。



               車牌識別系統是當今智能交通管理技術研究的重要課題。識別、處理系統在運轉過程中接收的車輛圖像、車牌定位、字符分割,然后自動識別汽車牌照字符,這是車牌識別系統的核心過程。鑒于傳統基于PC平臺的車牌識別系統存在的缺點和不足,本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統。該系統借助汽車牌照的wei一性來管理車輛信息。在現代交通行業發展過程中,車牌的識別體系是制約交通管理實現科技化的因素,該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復雜程度。該系統首先需要獲取車輛的圖像,然后將獲取的牌照圖像進行分割,后實現車輛字符的識別。


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