供應(yīng)商 | 臨沂威晟智能科技有限公司 店鋪 |
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關(guān)鍵詞 | 鄒城市車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),聊城智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)安裝廠家 |
所在地 | 山東臨沂市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū) |
3年
車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(Vehicle License Plate Recognition,VLPR) 是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)。車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一,應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ),對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析,得到每一輛汽車(chē)的車(chē)牌號(hào)碼,從而完成識(shí)別過(guò)程。
汽車(chē)牌照號(hào)碼是車(chē)輛的“身份”標(biāo)識(shí),牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)可以在汽車(chē)不作任何改動(dòng)的情況下實(shí)現(xiàn)汽車(chē)“身份”的自動(dòng)登記及驗(yàn)證,這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公路收費(fèi)、停車(chē)管理、稱(chēng)重系統(tǒng)、交通誘導(dǎo)、交通執(zhí)法、公路稽查、車(chē)輛調(diào)度、車(chē)輛檢測(cè)等各種場(chǎng)合。
車(chē)牌識(shí)別技術(shù)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車(chē)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(chē)輛并識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼,將違章車(chē)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(chē)牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過(guò)車(chē)輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車(chē)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(chē)牌識(shí)別停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)將攝像機(jī)在入口拍攝的車(chē)輛車(chē)牌號(hào)碼圖象自動(dòng)識(shí)別并轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。做到一卡一車(chē),車(chē)牌識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于可以把卡和車(chē)對(duì)應(yīng)起來(lái),使管理提高一個(gè)檔次,卡和車(chē)的對(duì)應(yīng)的優(yōu)點(diǎn)在于長(zhǎng)租卡須和車(chē)配合使用,杜絕一卡多車(chē)使用的漏洞,提高物業(yè)管理的效益;同時(shí)自動(dòng)比對(duì)進(jìn)出車(chē)輛,防止偷盜事件的發(fā)生。升級(jí)后的攝像系統(tǒng)可以采集更清晰的圖片,作為檔案保存,可以為一些糾紛提供有力的證據(jù)。 方便了管理人員在車(chē)輛出場(chǎng)時(shí)進(jìn)行比對(duì),大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性。
車(chē)輛檢測(cè)可以采用埋地線(xiàn)圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)技術(shù)、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(kāi)支,而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
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。基于模板匹配算法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,選擇佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(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。
所屬分類(lèi):軟件/車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)
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