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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。

车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车的车牌号码,从而完成识别过程。

汽车牌照号码是车辆的“身份”标识,牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证,这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。

车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚,一般用于高速公路。具体应用是:在路上设置测速监测点,抓拍超速的车辆并识别车牌号码,将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置处罚点,用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对,一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比,这种应用可以节省警力,降低执法人员的工作强度,而且安全、、隐蔽,司机需时刻提醒自己不能超速,地减少了因超速引发的事故。
汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
为了进行车牌识别,需要以下几个基本的步骤:
1、 牌照定位,定位图片中的牌照位置;
2、牌照字符分割,把牌照中的字符分割出来;
3、牌照字符识别,把分割好的字符进行识别,终组成牌照号码。
车牌识别过程中,牌照颜色的识别依据算法不同,可能在上述不同步骤实现,通常与车牌识别互相配合、互相验证。
车牌识别系统的优势
1、无需或者取票;
2、视频识别车辆,实现免取卡快速通;
3、避免车辆停滞引发的道路拥堵,提高停车场利用率;
4、通过车牌识别核算停车费用,核算机制严密,避免收费漏洞;
5、避免了传统的取票系统的卡片及等介质,防止损耗,降低后期运营成本;
6、可对接网,组安城市、智慧城市.
由于自然环境比较复杂,条件导致采集到的图像背景复杂的身体本身,如汽车制造商标志、车身广告、人格者涂鸦的身体如在日常生活中的导游停车场停车诱导系统,在一些可以看到一个大型停车场路口停车显示,屏幕会在停车场的其余部分显示多少车位。 近年来,车牌识别系统的技术日趋成熟,并在很多地方得到了应用。在停车场管理系统中,应用了识别、蓝牙识别和的视频车牌识别系统。科学技术的发展是为了造福人类,给人们带来方便、舒适的生活。 为什么智能停车场管理系统建立社区,据安泰访问,在我的住宅停车场部分仍采用传统的人工管理方法,车辆进出仍然需要管理员手动开启。 智能车牌识别系统帮助机场停车场和T2航站楼的引入,前几天,很多来到机场的旅客发现,当进入机场停车场处时,没有停车证,而是直接进入停车场。开车离开停车场时。
车牌识别的原理是通过计算机视觉技术,将图像进行处理和分析,提取出上的字符信息,从而实现对号码的识别。具体原理如下:
1. 图像预处理:对图像进行灰度化、二值化、去噪等处理,以提高后续字符识别的准确性。
2. 定位:通过边缘检测、形态学处理等方法,找到图像中的位置,将从图像中分离出来。
3. 字符分割:将上的字符进行分割,以便后续对每个字符进行立识别。常用的方法有基于边缘检测、投影法等。
4. 字符识别:对每个字符进行特征提取和模式识别,将其与预先训练好的字符模板进行比对,找到匹配的字符。
5. 字符识别结果的校验和后处理:对识别结果进行校验和后处理,如校验号码的合法性、纠正错误等。
需要注意的是,车牌识别的准确性受到多种因素的影响,如光照条件、遮挡、变形等。因此,在实际应用中,通常需要结合多种技术手段和算法,以提高车牌识别的准确率和鲁棒性。

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