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对图像预处置
 
  车牌识别中车牌定位之前普通要对图像做预处置,然后再停止车牌的定位、分割、辨认等局部。由于得到的车牌图像可能含有较多噪声,或图像比照度不强、车牌被局部遮挡、车牌处呈现污点、变脏、含糊褪色、有其它字符区域干扰、以及呈现因运动产生的图像含糊失真等状况,所以定位算法完成起来有较多艰难。关于字符分割,则可能存在光照不均、污迹严重、车牌倾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘连等不利要素,这样就需求研发与之顺应的算法。如算法能顺应各种复杂环境和有噪声、车牌遮挡、车牌倾斜等情况的话,那就能够大大进步车牌辨认的概率。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的快速通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。

2、预处理
 
  由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响,所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理,以得到车牌清晰的图像。一般会根据对现场环境和已经拍摄到的图像的分析得出结论,实现相机的自动曝光处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等,并对图像进行噪声过滤、对比度增强、图像缩放等处理。去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等;增强对比度的方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等;图像缩放的主要方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。

车牌校正
 
  由于受拍摄角度、镜头等因素的影响,图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形,这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后*行车牌校正处理,这样做有利于去除车牌边框等噪声,更有利于字符识别。目前常用校正方法有:Hough变换法,通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度;旋转投影法,通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影,其投影值为0的点数之和时的角度即为垂直倾斜角度,水平角度的计算方法与其相似;主成分分析法,根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度;方差小法,根据字符在垂直方向投影点的坐标方差小导出垂直倾斜角的闭合表达式,从而确定垂直倾斜角度;透视变换,利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。

随着行业的发展,市场各式各样的需求,市场对车牌识别系统(车牌识别系统)的需求越来越广泛,主要分为:软件识别和硬件识别。通过车牌号码的自动识别、自动登陆、自动对比,系统可以实现自动开闸、自动计费、自动验证用户车辆身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。

随着现在我国的经济不断快速进行发展,汽车的拥有数量也是在逐年进行增多的,从但是当车辆逐渐多了之后,我们对于外来车辆进行相应的排查以及分类也就变得非常的复杂了,所以,现在已经有很多的小区都开始安装有车牌识别功能的系统,用来区别小区内外的车辆来结合相应的收费系统,对那些停留长时间的车辆比较合理的进行收费。

小区出入口
 
  车牌识别还有小区的出入口收费系统之间进行联动,主要作用就是可以识别进入到小区的车辆是否属于本在小区进行注册的小区业主的车辆,如果像是一些外来的车辆,那么就可以查相关的资料,同时还需要进行记录进入的时间,到出小区的时候进行相应的收费根据。有了车牌识别系统之后,甚至能够做到无人值守,而且来说配合支付宝或者是等第三方应用,这样就能实现自动进行收费,比较常见于各大小区以及大型的超市。
高速公路以及收费站
 
  车牌识别系统在高速公路上的应用,应该可以说是很多司机经常见到的一种,车辆在停靠之,就会自动显示出车辆所走的公里数以及需要收费相应的金额,在很大程度上提高了收费的效率还有沟通方面的成本。
个人停车车库
 
  可能有不少人都有了属于自己的私人车库,就会有很多的个人的车库,直接让车库门还有车牌识别系统之间进行联动,只需要将自己的车开到门前,车库的门就会自动打开,非常的方便有,比较常见的就是用车库滑升门或者是涡轮硬质快速卷帘门来配合车牌识别系统。

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