聊城不锈钢岗亭厂家

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。

图像采集
 
　　根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。

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。

字符分割
 
　　定位出车牌区域后，由于并不知道车牌中总共有几个字符、字符间的位置关系、每个字符的宽高等信息，所以，为了车牌类型匹配和字符识别正确，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于车牌的二值化结果或边缘提取结果，利用字符的结构特征、字符间的相似性、字符间间隔等信息，一方面把单个字符分别提取出来，也包括粘连和断裂字符等特殊情况的处理；另一方面把宽、高相似的字符归为一类从而去除车牌边框以及一些小的噪声。一般采用的算法有：连通域分析、投影分析，字符聚类和模板匹配等。污损车牌和光照不均造成的模糊车牌仍是字符分割算法所面对的挑战，有待更好的算法出现并解决以上问题。

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。

软件识别：显而易见词义能理解出来是通过软件对车牌号码进行的，通过在电脑上安装一个配套的车牌识别软件，对抓拍的图片进行识别处理。其工作方式是通过摄像机连续抓拍多张照片，选择其中较为清晰的一张，然后通过电脑软件进行字符处理，实现号牌识别的。
 
　　因为每次识别需要抓拍多张图片，因此软识别的速度较慢。而且该系统对所抓拍的图片要求也是*的，极为清晰才能达到想要的效果。该系统对现场环境以及调试质量要求*，在诸多环境不乐观的场合都不适用，设备的摆放颇为重要。