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车牌辨认系统的顺应性急需增强
 
  目前我国的车牌辨认产品都请求所辨认的车牌大小固定,而对过大和过小的车牌普通都不能辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外,在有些现场环境中,由于受外界条件的影响,无法将相机架设在位置,会形成图片中车牌不同水平的偏移。

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。

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。

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。

下一条:莱西市车牌识别系统定制价格
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