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[供應(yīng)]宜興智能車牌識(shí)別系統(tǒng)
- 產(chǎn)品產(chǎn)地：
- 產(chǎn)品品牌：宙普
- 包裝規(guī)格：
- 產(chǎn)品數(shù)量：0
- 計(jì)量單位：
- 產(chǎn)品單價(jià)：0
- 更新日期：2017-04-20 16:42:42
- 有效期至：2018-04-20
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宜興智能車牌識(shí)別系統(tǒng)
詳細(xì)信息
智能車牌識(shí)別系統(tǒng)采用的車牌自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。其硬件基礎(chǔ)一般包括觸發(fā)設(shè)備（監(jiān)測(cè)車輛是否進(jìn)入視野）、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備、識(shí)別車牌號(hào)碼的處理機(jī)（如計(jì)算機(jī)）等，其軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。某些車牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像采集單元，采集當(dāng)前的視頻圖像。
車牌識(shí)別單元對(duì)圖像進(jìn)行處理，定位出車牌位置，再將車牌中的字符分割出來(lái)進(jìn)行識(shí)別，然后組成車牌號(hào)碼輸出。
（1）車輛檢測(cè)
車輛檢測(cè)可以采用埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)、視頻檢測(cè)等多種方式。采用視頻檢測(cè)可以避免破壞路面、不必附加外部檢測(cè)設(shè)備、不需矯正觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測(cè)，需要具備很高的處理速度并采用優(yōu)秀的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無(wú)法檢測(cè)到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以保證在有利于識(shí)別的位置開始識(shí)別處理，影響系統(tǒng)識(shí)別率。因此，將視頻車輛檢測(cè)與車牌自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
（2）車牌號(hào)碼、顏色識(shí)別
為了進(jìn)行車牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：
1) 車牌定位，定位圖片中的車牌位置；
2) 車牌字符分割，把車牌中的字符分割出來(lái)；
3) 車牌字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成車牌號(hào)碼。
車牌識(shí)別過(guò)程中，車牌顏色的識(shí)別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實(shí)現(xiàn)，通常與車牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。
1) 車牌定位
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定車牌區(qū)域是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的關(guān)鍵。
首先對(duì)采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車車牌特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對(duì)這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評(píng)判，最后選定一個(gè)最佳的區(qū)域作為車牌區(qū)域，并將其從圖象中分離出來(lái)。
2) 車牌字符分割
完成車牌區(qū)域的定位后，再將車牌區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)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(nèi)的間隙處取得局部最小值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿足車牌的字符書寫格式、字符、尺寸限制和一些其他條件。利用垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3) 車牌字符識(shí)別
字符識(shí)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。基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，選擇最佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。
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