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青島嶗山區(qū)智能車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格

更新時(shí)間1:2025-09-14 信息編號(hào):a93c7pbt85c868 舉報(bào)維權(quán)
青島嶗山區(qū)智能車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格
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供應(yīng)商 山東安勝智能科技有限公司 店鋪
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關(guān)鍵詞 青島智能車牌識(shí)別系統(tǒng),智能車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格,臨沂智能車牌識(shí)別系統(tǒng),智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家
所在地 山東濟(jì)南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

減少使用維護(hù)成本:采用車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式,可以顯著降低營(yíng)運(yùn)成本,節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀,還避免了大量不可預(yù)測(cè)的安全隱患。同時(shí)還有效提高服務(wù)質(zhì)量,減輕管理工作量。

節(jié)能減排、低碳環(huán)保:通過車牌識(shí)別一體機(jī)的快速車牌識(shí)別,車輛進(jìn)出無需頻繁剎車起步,減少碳排放量和車輛的損耗,降低PM2.5,共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌區(qū)域,是車牌識(shí)別過程的一個(gè)重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度,一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理,這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲,更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來計(jì)算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計(jì)算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測(cè)到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果,利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個(gè)字符分別提取出來,也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符識(shí)別
對(duì)分割后的字符的灰度圖像進(jìn)行歸一化處理,特征提取,然后經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板進(jìn)行匹配,后選取匹配度的結(jié)果作為識(shí)別結(jié)果。目前比較流行的字符識(shí)別算法有:模板匹配法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優(yōu)點(diǎn)是識(shí)別速度快、方法簡(jiǎn)單,缺點(diǎn)是對(duì)斷裂、污損等情況的處理有一些困難;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但比較耗時(shí);支持向量機(jī)法對(duì)于未見過的測(cè)試樣本具有更好的識(shí)別能力且需要較少的訓(xùn)練樣本;Adaboost分類法能側(cè)重于比較重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù),識(shí)別速度快、實(shí)時(shí)性較高。我國(guó)車牌由漢字、英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字3種字符組成,且具有統(tǒng)一的樣式,這也是識(shí)別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環(huán)境的影響,出現(xiàn)模糊、斷裂、污損字符的情況,如何提高這類字符和易混淆字符的識(shí)別率,也是字符識(shí)別的難點(diǎn)之一。易混淆字符包括:0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。

所屬分類:軟件/車牌識(shí)別系統(tǒng)

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