日照小區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格咨詢客服【華瑞電子】

灰度用黑色調(diào)來(lái)表示物體，每個(gè)灰度對(duì)象有0%至lOO%的范圍值。在車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖片處理中將彩色的圖像轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的黑白圖像，把原圖像的所有顏色信息全部剔除。而我們所說(shuō)的灰度色，就是指純白、純黑及兩者的一系列從黑到白的過(guò)渡顏色。平常所說(shuō)的黑白照片、電視，實(shí)際上都應(yīng)稱為灰度照片、灰度電視才準(zhǔn)確。灰度共有256個(gè)級(jí)別，灰度的相當(dāng)于的黑，那就是純黑。灰度的相當(dāng)于的黑，也就是沒(méi)有黑，就是純白。

當(dāng)把像素量化以后，用一個(gè)字節(jié)表示像素的大小。如果把黑．灰．白連續(xù)多種變化的灰度值也量化為256個(gè)灰度級(jí)，則灰度值的范圍大小為O到255，表示的含義是亮度從深到淺，相對(duì)應(yīng)的圖像中的顏色則是從黑到白。所以黑白照片里包含了黑白之間的所有灰度值，每個(gè)像素都在黑和白之間的256種灰度中包含著。

 一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，的指標(biāo)是識(shí)別率。國(guó)際交通技術(shù)部門做過(guò)專門的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。

   通過(guò)以下方式可以看得出車牌識(shí)別的“識(shí)別率”：

   1、可識(shí)別全牌正確識(shí)別率=全牌正確識(shí)別的車牌照總數(shù)/人工讀取的車牌照總數(shù)這三個(gè)指標(biāo)決定了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，諸如可信度、誤識(shí)率等都是車牌識(shí)別過(guò)程中的中間結(jié)果。

   2、可識(shí)別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數(shù)/實(shí)際通過(guò)的車輛總數(shù)

   3、自然交通流量的識(shí)別率=全牌正確識(shí)別總數(shù)/實(shí)際通過(guò)的車輛總數(shù)

出入口管理系統(tǒng)已成為安全防范系統(tǒng)中極其重要的一部分，在一些發(fā)達(dá)國(guó)家中，它正以高于其它類安防產(chǎn)品的進(jìn)度發(fā)展，廣泛應(yīng)用在寫(xiě)字樓、校園、政府機(jī)構(gòu)、工業(yè)園、各類場(chǎng)館等各種通道的管理方面。出入口管理系統(tǒng)主要包括門禁與停車場(chǎng)管理兩大類。在國(guó)內(nèi)，自1995年推出中國(guó)大陸的套接觸式IC卡簡(jiǎn)易停車場(chǎng)管理系統(tǒng)通道系統(tǒng)以來(lái)，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)也悄然興起，并且呈現(xiàn)出以較高速度發(fā)展的態(tài)勢(shì)。通過(guò)十多年的發(fā)展，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)發(fā)生了很變化。至今，停車場(chǎng)管理系統(tǒng)已在全國(guó)各大中小城市廣泛使用。技術(shù)上也得到了較大發(fā)展，身份識(shí)別從簡(jiǎn)單的紙票、IC卡、到遠(yuǎn)距離智能卡等多種方式。

車牌識(shí)別技術(shù)流程剖解：車牌識(shí)別模塊，在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊，識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地說(shuō)，決策模塊利用一個(gè)車牌經(jīng)過(guò)視野的過(guò)程留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過(guò)計(jì)算觀測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識(shí)別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法所帶來(lái)的偶然性錯(cuò)誤，大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。車牌跟蹤模塊，車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過(guò)程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測(cè)，終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。