武漢車輛識別系統廠家可量尺定做「在線咨詢」

某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。

繆氏門業是一家致力于門業開發的企業，產品有武漢電動門、武漢伸縮門、武漢自動門、懸浮門、平移門、感應門、護欄、崗亭、道閘、智能停車場收費系統、旗桿、不銹鋼工程等。

采用計算機視覺技術識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，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環境產生新的電子污染，屬于綠色環保技術。一體化識別攝像機模式，亦即直接把識別模塊、抓拍控制和車輛檢測、照明控制集成在攝像機內部，優點是可以簡化系統結構，安裝調試相對比較簡潔，但是相應地對識別模塊和抓拍控制的DSP芯片的處理能力、算法等提出了較高的要求。

通過一些后續處理技術其可以實現停車場出入口收費管理、盜搶車輛管理、高速公路自動化管理、闖紅燈電子警察、公路收費管理等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現交通全自動化管理有著現實的意義。

我國標準汽車牌照是由漢字、英文字母和阿拉伯數字組成，漢字識別與字母和數字的識別有很大的區別，漢字的識別增加了識別的難度。

人工神經網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著唯l一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。自然光真彩色識別技術路線，與人眼感光習慣一致，并且，真彩色l圖像能夠反映車輛應用(7張)及其周圍環境真實的圖像信息，不僅可以用來識別車牌照，而且可以用來識別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。

這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。