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菏澤單縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家

更新時(shí)間1:2025-09-12 信息編號(hào):ff3pvb4d21e9f7 舉報(bào)維權(quán)
菏澤單縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家
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供應(yīng)商 山東安勝智能科技有限公司 店鋪
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報(bào)價(jià) 面議
關(guān)鍵詞 菏澤智能車牌識(shí)別系統(tǒng),智能車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,單縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng),智能車牌識(shí)別系統(tǒng)維修
所在地 山東濟(jì)南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

車牌識(shí)別系統(tǒng)停車場(chǎng)通行:車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)能使入口高通行效率可達(dá)20部車/分鐘,結(jié)合自助繳費(fèi)終端,出口亦可達(dá)到與入口一樣的通行效率,避免停車場(chǎng)內(nèi)外車輛排隊(duì)擁堵。

節(jié)能減排、低碳環(huán)保:通過(guò)車牌識(shí)別一體機(jī)的快速車牌識(shí)別,車輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車起步,減少碳排放量和車輛的損耗,降低PM2.5,共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的違章監(jiān)測(cè):車牌識(shí)別系統(tǒng)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車輛超速違章處罰,一般用于高速公路。具體應(yīng)用是:在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn),抓拍超速的車輛并識(shí)別車牌號(hào)碼,將違章車輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口;在各出口設(shè)置處罰點(diǎn),用車牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過(guò)車輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車輛的號(hào)碼比對(duì),一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測(cè)方式相比,這種應(yīng)用可以節(jié)省警力,降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度,而且安全、、隱蔽,司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超速,地減少了因超速引發(fā)的事故。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測(cè)方式的不同,圖像采集一般分為兩種,一種是靜態(tài)模式下的圖像采集,通過(guò)車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置,給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào),相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高,性能穩(wěn)定,缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈,施工量大;另一種是視頻模式下的圖像采集,外部不需要任何觸發(fā)信號(hào),相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像,該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便,不需要切割地面鋪設(shè)線圈,也不需要安裝車檢器等零部件,但其缺點(diǎn)也十分顯著,由于算法的極限,該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的算法優(yōu)化,這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理
由于圖像質(zhì)量容易受光照、天氣、相機(jī)位置等因素的影響,所以在識(shí)別車牌之前需要先對(duì)相機(jī)和圖像做一些預(yù)處理,以得到車牌清晰的圖像。一般會(huì)根據(jù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境和已經(jīng)拍攝到的圖像的分析得出結(jié)論,實(shí)現(xiàn)相機(jī)的自動(dòng)曝光處理、自動(dòng)白平衡處理、自動(dòng)逆光處理、自動(dòng)過(guò)爆處理等,并對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾、對(duì)比度增強(qiáng)、圖像縮放等處理。去噪方法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等;增強(qiáng)對(duì)比度的方法有對(duì)比度線性拉伸、直方圖均衡和同態(tài)濾波器等;圖像縮放的主要方法有近鄰插值法、雙線性插值法和立方卷積插值等。?

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果,利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái),也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

所屬分類:軟件/車牌識(shí)別系統(tǒng)

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