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烟台车牌识别厂家哪里有

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基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括图像采集、定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。
自然光路是指白天利用自然光、夜间照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩像,并通过彩像分析处理方法对进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,真彩像可以反映车辆及其周围环境的图像信息,不仅可以用来识别,并可用于识别颜色、车、数车模型,如颜色特征。
利用摄像头采集图像,同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工图像取证判别,可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用反射和红外光学特性,利用红外摄像机采集车辆的灰度图像,由于红外的特性,车辆几乎只能在图像中看到,然后用黑白图像处理的方法来识别。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光图像。因为红外光不是可见光,所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
此外,红外照明器提供恒定的光,所拍摄的图像是相同的,无论它是亮的或黑暗的小时的。的例外是白天,有时会看到一些许可证的细节,因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的图像不是彩色的,不能获得车辆图像,严重依赖于的反光材料。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。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响,如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率,也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像利于识别。

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