福州停車場車牌識別系統多重優惠「福州益鑫盛祥」

交通場景中車輛對象的實時檢測是基于視頻的交通監測系統中重要也是基本的步驟.是視頻檢測法的，檢測的正確與否直接關系到智能交通系統決簧的正確性，興趣區域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是對交通場景視頻圖像中的車輛進行粗分割.車牌識別系統將有可能是車輛的區域從復雜的交通場景中分割出來以便進行后續的檢測與跟蹤操作.對一個像素檢測主要是利用了在視頻圖像序列中處于同一位置的像素信息，而不是僅僅利用一幀中該像素的周圍像素信息，這主要是由視頻圖像的特點決定的.對ROI的提取主要有光流法、幀差法、背景差法等幾類方法。

　　1、背景差法

　　背景差法的基本思想是先形成交通場景的背景圖像，然后將待檢酒圖像與背景圖像逐像素相減(理想情況下的差值圖像中非零像素點就表示了運動物體)，進而就可運用N值方法將運動物體從背景中分離出來。

幀差法

　　幀間差分法又稱圖像序列差分法.當監控場景中出現運動物體時，幀與幀之間會出現較為明顯的差別，兩幀相減，得到兩幀圖像對應像素點亮度值差的，通過判斷它是否大干閥值來分析視頻或圖像序列的運動特性，確定圖像序列中有無物體運動，圖

　　像序列逐幀地差分，相當于對圖像序列進行了時域上的高通濾波。

　　幀差法的優點是計算簡單且不易受環境光線變化的影響，但它不能檢測靜止車輛，且處理效果與圖像采樣頻率以及被檢測車輛的車速有關·如果視頻檢測囂采樣頻率過小，而車速較快，可能會造成誤分割：反之如果采樣頻率過大且車速較慢，又會造成過度覆蓋，情況下運動物體可能完全重疊，類似于靜止車輛，從而導致無法分割出運動物體。

　　可靠的背景圖像是背景差法能否成功提取目標區域的關鍵.背景圖像可由人工拍攝一幅沒有車輛的圖像來得到，也可以通過序列圖像的平均來得到，顯然，建筑物陰影、浮云或光照的變化都會造成背景環境明顯的變化.由于這些環境變化因素，作為參照物的背景需要定時更新·目前有多種背景更新方法，常用的方法是多幀平均( frameAvmging)法和選擇更新(Selective Updating)法。

首先，它可以保證車主車輛的停放安全，傳統人工發卡的管理模式無法記錄車輛的停放記錄，容易出現丟車現象，而智能化的停車場管理系統，采用圖像對比或者車牌識別系統，對進出停車場的車輛自動進行圖像抓拍并保存停車記錄，通過圖像對比功能，讓人們停車更安全。

　　其次，停車場系統可以使車輛有序進出停車場，并實現自動車位引導功能，同時管理中心的工作人員可以通過電腦顯示，查看停車場的空余車位和車輛停放區域，實時了解停車場中車位的使用情況，提高車位利用率。

　　停車場系統可以對進出停車場的車輛類型不同，實施不同的收費標準，同時可以進行分時段的收取停車費用，提高停車場的收益;系統自動計算停車費用，有效地保證人工收費出現的收費漏洞及資金流失現象。

　　，對于一些特殊車輛，采取不停車通行的方式，提高通行速度，給人們停車營造一個良好的環境。

車牌識別系統大體上可由圖像系統，圖像處理系統，數據庫管理系統三個子系統組成。它綜合了通訊、信息、控制、傳感、計算機等各種先進技術，構成一個智能電子系統。

　　什么是車牌識別系統的圖像系統?

　　圖像系統主要由傳感器、輔助照明設備和圖像設備組成，主要功能是車輛圖像。當有車輛經過時會觸發感應裝置，感應裝置一般為地感線圈，觸發成功后攝像機或照相機會自動當前的圖像，將到的圖像傳送到計算機或手持的嵌入式系統進行處理。