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發(fā)布時(shí)間:2021-05-13 07:17  
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車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用方式:車輛出入管理
將車牌識(shí)別設(shè)備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號(hào)碼、出入時(shí)間,并與自動(dòng)門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合,實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)管理。應(yīng)用于停車場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi),也可以自動(dòng)計(jì)算可用車位數(shù)量并給出提示,實(shí)現(xiàn)停車收費(fèi)自動(dòng)管理節(jié)省人力、提高了效率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動(dòng)判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū),對(duì)非內(nèi)部車輛實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動(dòng)地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況,車牌識(shí)別管理系統(tǒng)采用了車牌識(shí)別技術(shù),達(dá)到不停車、免取卡,有效提高車輛出入通行效率。

車牌識(shí)別系統(tǒng)之牌照字符識(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。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(kù)中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,選擇好的匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來(lái)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)。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、假的牌照等等;實(shí)際拍攝過(guò)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,使采集到的圖像有利于識(shí)別。