小區(qū)車(chē)牌識(shí)別定制 茗博 德州車(chē)牌識(shí)別安裝 自動(dòng)車(chē)牌識(shí)別安裝

號(hào)碼識(shí)別

　　為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)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(lái);

　　3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。

　　車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(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(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是采用車(chē)牌識(shí)別技術(shù)做為基礎(chǔ)，是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車(chē)輛照識(shí)別中的一種應(yīng)用，即從圖像信息中將車(chē)牌號(hào)碼提取并識(shí)別出來(lái)。通過(guò)攝像機(jī)拍攝道路上行駛的車(chē)輛圖像進(jìn)行車(chē)牌號(hào)碼的識(shí)別，過(guò)程涉及：車(chē)輛檢測(cè)——圖像采集——預(yù)處理——車(chē)牌定位——字符分割——字符識(shí)別——結(jié)果輸出，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)、高速路口、收費(fèi)通道等場(chǎng)所。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng) 一監(jiān)測(cè)報(bào)警

　　對(duì)于納入“黑名單”的車(chē)輛，例如：被通緝或掛失的車(chē)輛、欠交費(fèi)車(chē)輛、未年檢車(chē)輛、肇事及違zhang車(chē)輛等，只需將其車(chē)牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中，車(chē)牌識(shí)別設(shè)備安裝于zhi定的路口、卡口或由執(zhí)fa人員隨時(shí)攜帶按需要放置，系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過(guò)車(chē)輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì)，一旦發(fā)現(xiàn)zhi定車(chē)輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低;可以適應(yīng)高速行駛的車(chē)輛;可以在車(chē)輛行使過(guò)程中完成任務(wù)不影響正常交通;整個(gè)監(jiān)視過(guò)程中司機(jī)也不會(huì)覺(jué)察、保密性高。應(yīng)用這種系統(tǒng)將極大地提高執(zhí)fa效率。

車(chē)牌識(shí)別的原理解析

為了進(jìn)行車(chē)牌識(shí)別，需要以下幾個(gè)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(lái)；

3)牌照字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成牌照號(hào)碼。

車(chē)牌識(shí)別過(guò)程中，牌照顏色的識(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(chē)牌識(shí)別互相配合、互相驗(yàn)證。

1)牌照定位

自然環(huán)境下，汽車(chē)圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(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(chē)牌照特征的若干區(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jia的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來(lái)。

2)牌照字符分割

完成牌照區(qū)域的定位后，再將牌照區(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xiao值的附近，并且這個(gè)位置應(yīng)滿(mǎn)足牌照的字符書(shū)寫(xiě)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(chē)圖像中的字符分割有較好的效果。

3)牌照字符識(shí)別方法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ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s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jia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。