范縣停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)商家誠(chéng)信企業(yè) 正大電動(dòng)門(mén)業(yè)

汽車(chē)牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng) 是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，是高科技的公路交通監(jiān)控管理系統(tǒng)的主要功能模塊之一。它在傳統(tǒng)的交通監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入了數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù)，采用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，通過(guò)對(duì)車(chē)輛圖像的采集和處理，獲得車(chē)輛的數(shù)字化信息，從而達(dá)到更高的智能化管理水平。但是車(chē)輛如果嚴(yán)重chao速，攝像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度一直未能大幅提高。它運(yùn)用車(chē)牌是車(chē)輛身份的標(biāo)識(shí)的思想概念來(lái)智能識(shí)別和統(tǒng)計(jì)車(chē)輛，涉及圖像的處理、理解和記錄等技術(shù)。其中車(chē)牌識(shí)別又可以依據(jù)針對(duì)的方向不同可以分為車(chē)輛圖片識(shí)別，和視頻車(chē)牌號(hào)識(shí)別，其中車(chē)輛圖片識(shí)別主要針對(duì)單張圖片進(jìn)行抓拍處理，識(shí)別圖片中的車(chē)牌號(hào)碼，而視頻車(chē)牌號(hào)識(shí)別則主要應(yīng)用于高速公路收費(fèi)，交通治安，闖紅燈系統(tǒng)，小區(qū)或是停車(chē)場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中，兩項(xiàng)程序都可以清晰的bu捉圖像

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)應(yīng)用數(shù)字成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，采用合適的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，通過(guò)對(duì)圖像的采集和處理，獲得更準(zhǔn)確的wei章車(chē)輛信息，從而達(dá)到更有效率的的車(chē)輛程度。

車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標(biāo)是識(shí)別率和識(shí)別速度，這兩個(gè)性能指標(biāo)既可以表征一個(gè)車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)性能的好壞。但是因?yàn)閿z像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因?yàn)樘幚韴D像的技術(shù)也不夠完善，所以車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別速度一直未能大幅提高。該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車(chē)所有的圖像實(shí)行串連處理后，會(huì)用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲(chǔ)空間少，而且操作更加便捷。因此，研究出高速準(zhǔn)確的定位與識(shí)別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。

車(chē)牌的底色檢測(cè)

車(chē)牌顏色不是單一的，所以在識(shí)別的過(guò)程中我們還需要對(duì)車(chē)牌的顏色予以區(qū)分。通過(guò)我們對(duì)車(chē)輛車(chē)牌的研究發(fā)現(xiàn)，車(chē)牌的底色一般為藍(lán)色或者黃色，而車(chē)牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車(chē)牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒(méi)辦法識(shí)別了，因此，我們需要對(duì)車(chē)牌的顏色予以區(qū)分。本設(shè)計(jì)采用的是RGB 模型檢測(cè)方法，具體的方法就是將檢測(cè)得到的像素點(diǎn)與 RGB 模型進(jìn)行比對(duì)，就可以得出車(chē)牌的顏色。隨著現(xiàn)代管理方法的進(jìn)步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，社區(qū)用戶(hù)對(duì)車(chē)輛管理的要求越來(lái)越高。