智能停车场车牌识别系统自动检索的基本原理分析

作者:车牌识别道闸停车   来源:未知   时间:2020-05-12 09:16

图像采集:主监控摄像头实时捕捉汽车或汽车的违章行为,并连续记录和采集。

初步处理:图像识别技术的低质量是风险图像识别技术的首要前提。因此,必须对噪声进行滤波、完全有源平衡、完全有源曝光,并且必须调整图像的饱和度和边缘。

车牌号的准确定位:车牌号的准确定位是否能立即规划空间符号的分割并识别出实际结果,是所有风险车牌号准确率的关键因素。优化算法的关键是弄清线路的现状并准确定位。图像准备过程后,对灰度图像进行团队扫描。线扫描仪用于识别车牌线段讲英语较多的候选区域、该区域的原始线坐标和长宽比,然后军队扫描仪用于识别该区域的线坐标和总宽度,从而确定车牌区域。根据这样的优化算法,可以精确地定位图像中扫描的汽车的牌照。

空白符号分割:对图像中的车牌区域进行精确定位后,进行灰度值模式化、灰度值扩展、二值化、政治化等处理。用于进一步准确定位空白符号区域,并明确提出一种动态模板方法,根据空白符号的尺寸特征分割空白符号,并对空白符号的尺寸进行标准化。

字符识别:分割后,对空间字符进行缩放和提取,得到特殊的空间字符关系公式,然后将空间字符数据库查询模板中的标准空间字符关系公式与分类函数和分类尺度进行匹配,进一步识别空间字符图像。

结果输出:车辆识别结果是文本模式输出。

没有人能够智能地掌握该系统的开发设计和应用。市场增长迅速,市场竞争相对较小。很少有公司开发设计这个系统软件。许多公司正处于模仿设计阶段。新项目制造业的技术要求还没有出现。技术项目投资于资产和人力资源的硬件和软件开发和设计期间,方便停车。所有这些都推动了无人便利店、全主动车辆识别、一张卡等。

OCR车辆识别是我公司自主开发设计的车辆识别SDK。智能交通系统、收支签证智能处理系统、公安人员图形架构系统软件、转账公安系统软件等制造业已成功对接。SDK采用清华大学的OCR技术,集成了精确的车牌定位、车牌空间字符分割、车牌字符识别等优化算法,使系统软件具有效率高、速度快、适应性强、易于应用等优点。其工艺处于国际优秀水平,并赢得了相关制造行业客户的广泛赞誉。

车辆识别SDK可用于视窗、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN服务平台E、Android等行业,是中国销售市场更合适的服务平台

车辆识别SDK适用于图像和视频流两种识别模式。它可以应用于各种场合,适应性强。