現(xiàn)有車牌識(shí)別系統(tǒng)存在的不足及改進(jìn)的難點(diǎn)車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識(shí)別。牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。安慶折臂車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格

  隨這圖形圖像技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的車牌識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率越來越高，識(shí)別速度越來越快。無論何種形式的車牌識(shí)別系統(tǒng)，它們都是由觸發(fā)、圖像采集、圖像識(shí)別模塊、輔助光源和通信模塊組成的。車牌識(shí)別系統(tǒng)涉及光學(xué)、電器、電子控制、數(shù)字圖像處理、計(jì)算視覺、人工智能等多項(xiàng)技術(shù)。觸發(fā)模塊負(fù)責(zé)在車輛到達(dá)合適位置時(shí)，給出觸發(fā)信號(hào)，控制抓拍。輔助光源提供輔助照明，保證系統(tǒng)在不同的光照條件下都能拍攝到高質(zhì)量的圖像。圖像預(yù)處理程序?qū)ψヅ牡膱D像進(jìn)行處理，去除噪聲，并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。然后通過車牌定位、字符識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果輸出。安慶折臂車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格車牌辨識(shí)系統(tǒng)改善工程除了大門院區(qū)的車牌辨識(shí)，又增加：電話語音、短信通知、E-MAIL通知等功能。

    軟識(shí)別與硬識(shí)別的優(yōu)勢對比：1、分析識(shí)別模式：硬識(shí)別系統(tǒng)：采用視頻流分析識(shí)別，對監(jiān)控范圍內(nèi)的視頻流進(jìn)行全天候?qū)崟r(shí)分析;軟識(shí)別系統(tǒng)：圖片分析識(shí)別，對到達(dá)指定范圍內(nèi)的車輛進(jìn)行拍照，再對照片進(jìn)行分析;當(dāng)車輛位置不佳時(shí)，識(shí)別易出錯(cuò)。2、觸發(fā)識(shí)別方式：硬識(shí)別系統(tǒng)：地感和視頻觸發(fā)可選，不需增加檢測設(shè)備，無需破壞地面或增加工程，24小時(shí)采集圖像。軟識(shí)別系統(tǒng)：地感、紅外等外設(shè)車輛檢測設(shè)備觸發(fā);需要一定的工程量。3、智能算法模型硬識(shí)別系統(tǒng)：采用智能模糊點(diǎn)陣識(shí)別算法，準(zhǔn)確率更高，識(shí)別率大于。很少需要人工干預(yù)。軟識(shí)別系統(tǒng)：OCR/字型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)識(shí)別算法，會(huì)頻繁出現(xiàn)誤識(shí)別情況，準(zhǔn)確率低于90%。需要人工不斷輸入糾正后的號(hào)牌。4、可靠性及穩(wěn)定性：硬識(shí)別系統(tǒng)：識(shí)別器采用TI公司的高速DSP，雙CPU控制，確保系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。軟識(shí)別系統(tǒng)：軟件識(shí)別，容易頻繁出現(xiàn)死機(jī)等情況，需經(jīng)常重新啟動(dòng)電腦，造成間斷性系統(tǒng)癱瘓。5、識(shí)別速度：硬識(shí)別系統(tǒng)：整車車牌識(shí)別速度小于，充分滿足車流量大時(shí)的需要;軟識(shí)別系統(tǒng)：整車車牌識(shí)別速度大于3秒，甚至更長，速度讓人難以忍受。

  車輛牌照識(shí)別系統(tǒng)主要由三個(gè)部分構(gòu)成。首先進(jìn)行車輛牌照的定位研究，先進(jìn)行圖像的預(yù)處理，包括:彩色圖像的灰度化、圖像邊緣檢測、灰度圖的二值化等;車牌定位采用基于水平和垂直投影分布特征的方法。在車輛牌照定位完成之后進(jìn)行車輛牌照的字符分割，先對定位后的車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后按照車牌的先驗(yàn)信息，用區(qū)域增長算法來確定候選車牌的字符區(qū)域。車牌系統(tǒng)進(jìn)行字符識(shí)別，也就是對于提取出的單個(gè)字符，先進(jìn)行歸一化操作，再與給定的模板做對比，識(shí)別出字符，生成車輛牌照。車牌車牌識(shí)別系統(tǒng)怎么選擇？

   車牌識(shí)別系統(tǒng)的的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，近幾年來，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車牌自動(dòng)識(shí)別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對車牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對應(yīng)著一個(gè)BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車牌號(hào)碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問題。 因素不同程度上不同會(huì)降低了車牌識(shí)別的識(shí)別率。安慶折臂車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格

計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成車牌的識(shí)別，可降低交通管理工作的復(fù)雜度。安慶折臂車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格

牌照自動(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)行牌照號(hào)碼、牌照顏色自動(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)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個(gè)完整的車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識(shí)別等幾部分(如圖1所示)。當(dāng)車輛檢測部分檢測到車輛到達(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)別單元對圖像進(jìn)行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進(jìn)行識(shí)別，然后組成牌照號(hào)碼輸出。 安慶折臂車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格

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