車牌識別系統的字符識別
對分割后的字符的灰度圖像進行歸一化處理,特征提取,然后經過機器學習或與字符數據庫模板進行匹配,后選取匹配度的結果作為識別結果。目前比較流行的字符識別算法有:模板匹配法、人工神經網絡法、支持向量機法和Adaboost分類法等。模板匹配法的優點是識別速度快、方法簡單,缺點是對斷裂、污損等情況的處理有一些困難;人工神經網絡法學習能力強、適應性強、分類能力強但比較耗時;支持向量機法對于未見過的測試樣本具有更好的識別能力且需要較少的訓練樣本;Adaboost分類法能側重于比較重要的訓練數據,識別速度快、實時性較高。我國車牌由漢字、英文字母和阿拉伯數字3種字符組成,且具有統一的樣式,這也是識別過程的方便之處。但由于車牌很容易受外在環境的影響,出現模糊、斷裂、污損字符的情況,如何提高這類字符和易混淆字符的識別率,也是字符識別的難點之一。易混淆字符包括:0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。
車牌識別系統的高速公路繳費管理:在高速路的各個出入口安裝車牌識別系統,車輛駛入時識別車輛牌照將入口資料存入收費系統,車輛到達出口時再次識別其牌照并根據牌照信息調用入口資料,結合出入口資料實現收費管理。這種應用可以實現自動計費并可防止作弊,避免了應收款的流失。
軟件的可控性也是我們產品的一大特色。經過將近十年的磨合,無論是對于代的穩定性還是功能的延續性,我們都能做到心中有數。在功能足夠強大的前提下,作界面一直保持清晰明了,方便用戶使用。
臨時車、固定車管理這是車牌識別系統主要的兩大分類。有功能都是圍繞這兩個車型設計的。固定車管理模式比較統一,沒有太大的變化。崗亭收費、掃支付、無感支付、無人值守、商家打折云平臺、ETC支付,這些都是圍繞臨時車逐漸擴充的功能。下圖是主流功能介紹,更多的功能需求請聯系客服。
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