字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法?;谀0迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小,然后與所有的模板進(jìn)行匹配,后選佳匹配作為結(jié)果?;谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種:一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取,然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器;另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò),由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。
當(dāng)車輛接近出入口的時候,車輛檢測器會自動感應(yīng)到車輛的到來,然后觸發(fā)車牌識別一體機(jī)進(jìn)行圖像抓拍,然后將抓拍的圖像發(fā)送到數(shù)據(jù)處理服務(wù)器,安裝在數(shù)據(jù)服務(wù)器上的車牌識別軟件對圖像進(jìn)行處理,定位出牌照位置,再將車牌中的字符分割出來進(jìn)行識別,然后組成車牌號碼保存下來,圖像和車牌號碼均保存在數(shù)據(jù)處理服務(wù)器上。
采用計算機(jī)視覺技術(shù)識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集,車牌定位,字符分割,光學(xué)字符識別,輸出識別結(jié)果5個步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識別的技術(shù)路線。目前國際ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產(chǎn)生不良的心理影響,也不會對環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染,屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
紅外光路線是指利用車牌反光和紅外光的光學(xué)特性,用紅外攝像機(jī)采集車輛灰度圖像,由于紅外特性,車輛圖像上幾乎只能看見車牌,然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。因紅外光是不可見光,它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外,紅外照明裝置提供的是不變的光,所抓拍的圖像都是一樣的,不論是在一天中明亮的時候,還是在一天中暗的時候。的例外是在白天,有時會看到一些牌照周圍的細(xì)節(jié),這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點(diǎn)就是所捕獲的車牌照圖像不是彩色的,不能獲取整車圖像,并且嚴(yán)重依賴車牌反光材料。
一個車牌識別系統(tǒng)是否實用,重要的指標(biāo)是識別率。國際交通技術(shù)作過的識別率指標(biāo)論述,要求是24小時全天候全牌正確識別率85%~95%。信路通的車牌識別系統(tǒng)在實際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識別率90%以上。 為了測試一個車牌識別系統(tǒng)識別率,需要將該系統(tǒng)安裝在一個實際應(yīng)用環(huán)境中,全天候運(yùn)行24小時以上,采集至少1000輛自然車流通行時的車牌照進(jìn)行識別,并且需要將車輛牌照圖像和識別結(jié)果存儲下來,以便調(diào)取查看。然后,還需要得到實際通過的車輛圖像以及正確的人工識別結(jié)果。
將車牌識別設(shè)備安裝于出入口,記錄車輛的牌照號碼、出入時間,并與自動門、欄桿機(jī)的控制設(shè)備結(jié)合,實現(xiàn)車輛的自動管理。應(yīng)用于停車場可以實現(xiàn)自動計時收費(fèi),也可以自動計算可用車位數(shù)量并給出提示,實現(xiàn)停車收費(fèi)自動管理節(jié)省人力、提率。應(yīng)用于智能小區(qū)可以自動判別駛?cè)胲囕v是否屬于本小區(qū),對非內(nèi)部車輛實現(xiàn)自動計時收費(fèi)。在一些單位這種應(yīng)用還可以同車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合,自動地、客觀地記錄本單位車輛的出車情況。
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