上海自动车牌识别

车牌识别设备选购要重视稳定度随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段较需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨袭击、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境限制(高度限制、风大摇晃限制、不容易遭受人为破坏等)。车牌识别的识别是基于图像分割和图像识别理论。上海自动车牌识别

车牌识别管理系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个单独的模块。1、车辆检测跟踪模块，车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置较佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。2、车牌定位模块，车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。上海自动车牌识别车牌识别设备可以实现自动计时收费，节省人力提高效率。

车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。

使用车牌识别设备的好处：1.提高停车场自动化、智能化。固定车辆进出全自动化，无需人员进行车辆的管理；对于临时和无牌的车辆，只需在车牌识别系统的后台进行设置就可实现进出。2.无需读卡机，免去安装和维护设备的成本，降低停车场系统识别车牌的错误率和降低故障率；3.停车场的车主无需携带任何卡类，不再担心丢失或者忘记了携带卡片而带来的无法出入问题；4.无需对IC卡等卡类进行管理，降低人员管理车场的资金流失的问题；5.出入口无需安排人员值守，降低停车场的人工管理的成本费用。日常维护车牌识别设备是很有必要的，好的维护可以让设备使用的时间更长。

车牌识别设备相机原理包括以下几个步骤：1.车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。2.图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。3.预处理：噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等。4.车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。5.字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。车牌识别系统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进行处理的技术。深圳ETC车牌识别

车牌识别系统设触发工作方式是指采用线圈、红外或其他检测器检测车辆通过信号。上海自动车牌识别

车牌识别的框架流程是怎样的？车牌矫正及精定位模块，由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的快速图像处理滤波器，不只计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。车牌切分模块，车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。上海自动车牌识别

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