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面向地區 |
全國 |
類型 |
全套設備 |
通道閘
和道閘混為一談，以為
通道閘
和道閘是同一件產品，這讓小編也很迷惑，到底客戶的需求是什么呢？所以小編今天就針對通道閘和道閘來做個大概的介紹，
人行通道閘
機和道閘之間又有什么區別？
通道閘和道閘雖然都屬于出入口控制設備，但是還是有所區別的。
廣告道閘在現在很多地方都有所應用，是比較普遍的一種管理設備，既很好地人們的出行，尤其到了一定的防護作用，而且道閘的控制方式也是多樣下面就和山東安勝一起來了解下道閘常見問題的解決辦法吧。
車牌自動識別
，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，組成牌照號碼。
車牌自動識別
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，通常與車牌自動識別互相配合、互相驗證。
一、牌照定位
自然環境下，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域作為候選區，然后對這些侯選區域做進一步分析、評判，選定一個好的區域作為牌照區域，并將其從圖像中分離出來。
二、牌照字符分割
完成牌照區域的定位后，再將牌照區域分割成單個字符，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境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
三、 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。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇好的匹配作為結果。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，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。
