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日照嵐山區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)多少錢

更新時(shí)間1:2025-10-02 信息編號(hào):f03c39b8o54856 舉報(bào)維權(quán)
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供應(yīng)商 山東安勝智能科技有限公司 店鋪
認(rèn)證
報(bào)價(jià) 面議
關(guān)鍵詞 濟(jì)寧曲阜市車牌識(shí)別系統(tǒng)貴嗎,濟(jì)南槐蔭區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)貴嗎,濰坊坊子區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格,日照莒縣車牌識(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

ETC無(wú)感支付系統(tǒng),這是常見(jiàn)于高速收費(fèi)站的車輛出入管理系統(tǒng)。由于高速收費(fèi)站一般都有大量的車輛出入,因此不論是車牌識(shí)別系統(tǒng)還是道閘都要和穩(wěn)定,才能不引起堵塞。因此如今的高速收費(fèi)站基本都加入了ETC收費(fèi)通道,即通過(guò)特制的模塊識(shí)別車內(nèi)搭配的ETC卡片,再配合車牌識(shí)別和道閘,自動(dòng)快速的識(shí)別車輛、記錄費(fèi)用、收取費(fèi)用以及抬桿放行,相比傳統(tǒng)的發(fā)卡式人工通道,不論是安全性還是快捷性都大大提升。

減少使用維護(hù)成本:采用車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式,可以顯著降低營(yíng)運(yùn)成本,節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀,還避免了大量不可預(yù)測(cè)的安全隱患。同時(shí)還有效提高服務(wù)質(zhì)量,減輕管理工作量。

自動(dòng)通過(guò):車牌識(shí)別系統(tǒng)將的牌照信息輸入系統(tǒng),系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門或欄桿機(jī)讓其通過(guò),對(duì)于其它車輛系統(tǒng)會(huì)給出警示,由值勤人員處理。可用于特殊單位(如軍事管理區(qū)、保密單位、保護(hù)單位等)、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。

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)中的車牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車牌區(qū)域,是車牌識(shí)別過(guò)程的一個(gè)重要步驟,如果定位失敗或定位不完整,會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景,且要考慮不清晰車牌的定位,所以很容易把柵欄,廣告牌等噪聲當(dāng)成車牌,所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度,一般的車牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口,讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。山東安勝智能科技有限公司車牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)一些復(fù)雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現(xiàn)場(chǎng),可以進(jìn)行設(shè)定識(shí)別區(qū)域的操作。

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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