蔡甸車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家供應(yīng),眾呈精工停車場系統(tǒng)

牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。技術(shù)指標(biāo)從技術(shù)上評價(jià)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)，有三個(gè)指標(biāo)，即識(shí)別率、識(shí)別速度和后臺(tái)管理系統(tǒng)。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(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇最0佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。升級后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假0牌照等等;實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像最利于識(shí)別。

車牌識(shí)別

技術(shù)路線

采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。3、自動(dòng)計(jì)費(fèi)、自動(dòng)驗(yàn)證用戶身份、自動(dòng)區(qū)分內(nèi)外部車輛、自動(dòng)計(jì)算車位數(shù)、自動(dòng)報(bào)警等諸多智能化功能。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對人體產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)觸發(fā)方式

間接法:指通過識(shí)別安裝在汽車上的IC卡或條形碼中所存儲(chǔ)的車牌的信息來識(shí)別車牌及相關(guān)信息。牌照字符識(shí)別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。IC卡技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確度高，運(yùn)行可靠，可以全天候作業(yè)，但它整套裝置價(jià)格昂貴，硬件設(shè)備十分復(fù)雜，不適用于異地作業(yè);條形碼技術(shù)具有識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高、可靠性強(qiáng)以及成本較低等優(yōu)點(diǎn)，但是對于掃描器要求很高。此外，二者都需要制定出全國統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并且無法核對車、條形碼是否相符，也是技術(shù)上存在的缺點(diǎn)，這給在短時(shí)間內(nèi)推廣造成困難。

直接法:基于圖像的車牌識(shí)別技術(shù)屬于直接法，是一種無源型汽車牌照智能識(shí)別方法，能夠在無任何專用發(fā)送車牌信號的車載發(fā)射設(shè)備情況下，對運(yùn)動(dòng)狀態(tài)車輛或靜止?fàn)顟B(tài)車輛的車牌號碼進(jìn)行非接觸性信息采集并實(shí)時(shí)智能識(shí)別。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)為基礎(chǔ)，對攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車唯1的車牌號碼，從而完成識(shí)別過程。與間接法識(shí)別系統(tǒng)相比，首先，這種系統(tǒng)節(jié)省了設(shè)備安置及大量資金，從而提高了經(jīng)濟(jì)效益;其次，由于采用了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，所以可提高識(shí)別速度，較好地解決實(shí)時(shí)性問題;再次，它是根據(jù)圖像進(jìn)行識(shí)別，所以通過人的參與可以解決系統(tǒng)中的識(shí)別錯(cuò)誤，而其他方法是難以與人交互的。