廠家面向河北石家莊新樂智能車牌識別道閘報價安裝
為了進行車牌識別，需要以下幾個基本的步驟：
　　1) 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；
　　2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；
　　3) 牌照字符識別，把分割好的字符進行識別，終組成牌照號碼。
　　車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。
　　1) 牌照定位
　　自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
　　2) 牌照字符分割
　　完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(qū)域分割成單個字符，然后進行識別。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部小值的附近，并且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對復雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
　　3) 牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇佳匹配作為結果。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
　　實際應用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。
一、 核心特色
1、 適用于停車場
2、 優(yōu)化的嵌入式車牌識別算法
3、 的成像自動控制
4、 無車牌車輛智能處理
5、 可脫機運行
6、 免開殼調試安裝
智能車牌識別道閘有道閘 車牌識別系統(tǒng)組成 用于智能小區(qū)

查看全部介紹