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安慶智能車(chē)牌識(shí)別道閘一體機(jī)價(jià)格合理「在線咨詢(xún)」

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發(fā)布時(shí)間:2020-08-17 18:21  






車(chē)牌定位是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的基礎(chǔ),其定位的準(zhǔn)確與否直接影響到車(chē)牌的字符分割和識(shí)別效果,是影響整個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率的主要因素。6、監(jiān)控畫(huà)面(底部?jī)A斜度):盡量保持車(chē)牌寬度與水平平行,蕞大不超過(guò)15度。車(chē)牌定位,即運(yùn)用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、人工智能等技術(shù)對(duì)采集到的汽車(chē)圖像進(jìn)行處理,從而準(zhǔn)確地獲得圖像中的車(chē)牌區(qū)域,其輸入是原始的汽車(chē)圖像,輸出是車(chē)牌圖像。在現(xiàn)實(shí)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中,由于光照不均勻、背景的復(fù)雜性等原因,造成準(zhǔn)確定位出車(chē)牌的難度較大。目前,根據(jù)車(chē)牌的特征,常見(jiàn)的車(chē)牌定位方法有基于車(chē)牌顏色特征信息的定位法、基于車(chē)牌區(qū)域頻譜特征的定位法、基于分類(lèi)器的車(chē)牌定位法、基于車(chē)牌邊緣特征的車(chē)牌定位法等,這些方法各有所長(zhǎng)。值得注意的是,車(chē)牌定位算法的分類(lèi)并不是唯1的,區(qū)別算法類(lèi)別的標(biāo)準(zhǔn)并不十分明確。車(chē)牌定位算法的方法多種多樣、各有所長(zhǎng),但存在著計(jì)算量大或者定位準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題。

車(chē)牌定位是車(chē)牌識(shí)別的關(guān)鍵步驟,為了能在復(fù)雜背景和不均勻光照條件下快速準(zhǔn)確定位車(chē)牌位置,基于改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子的車(chē)牌定位算法,由此來(lái)解決其存在的問(wèn)題,該算法通過(guò)改進(jìn)Isotropic Sobel邊緣檢測(cè)算子,實(shí)現(xiàn)了車(chē)牌圖像在水平、垂直以及對(duì)角線方向上的紋理特征提取,然后采用Otsu算法閾值化,再對(duì)閾值化后的二值圖像做數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來(lái)運(yùn)算得到車(chē)牌的候選區(qū)域,后利用車(chē)牌特征去除偽車(chē)牌。車(chē)牌系統(tǒng)完全摒棄了以往的算法思路,實(shí)現(xiàn)了一種完全基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車(chē)牌定位新算法,適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。


車(chē)牌識(shí)別技術(shù)必須“因地制宜”

由于每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景都對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)提出不同要求,因此車(chē)牌識(shí)別技術(shù)必須“因地制宜”突出相應(yīng)優(yōu)勢(shì),才能充分體現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值。a、將一個(gè)攝像機(jī)網(wǎng)線接入交換機(jī),另一個(gè)像機(jī)暫不接入,因?yàn)橄駲C(jī)出廠默認(rèn)IP是192。以停車(chē)場(chǎng)為例,車(chē)牌識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于車(chē)輛自動(dòng)管理,自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi),自動(dòng)計(jì)算可用車(chē)位數(shù)量并給出提示,自動(dòng)判別駛?cè)胲?chē)輛是否屬于會(huì)員等方面的智能化管理。

而與其他應(yīng)用場(chǎng)景相比,停車(chē)場(chǎng)的識(shí)別環(huán)境具有識(shí)別角度大、單車(chē)通行、車(chē)速慢、燈光環(huán)境可控等特點(diǎn),同時(shí)還要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)計(jì)時(shí)收費(fèi)功能,這些都對(duì)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率提出更高要求。邊緣檢測(cè)的方法是考察圖像的像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況,標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。不僅要識(shí)別正常環(huán)境下的任何一個(gè)車(chē)牌號(hào),而且在極端環(huán)境下的車(chē)牌識(shí)別率也蕞好達(dá)到95%以上,而這種對(duì)高識(shí)別率顯然讓很多車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)望塵莫及。

資料顯示,車(chē)牌識(shí)別技術(shù)早應(yīng)用于電子警察、高速公路領(lǐng)域。近幾年,隨著停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展,車(chē)牌識(shí)別技術(shù)也開(kāi)始應(yīng)用于停車(chē)場(chǎng)。


車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)也是基于形態(tài)學(xué)操作的重要性質(zhì),對(duì)經(jīng)過(guò)二值化后的車(chē)牌圖像首先進(jìn)行閉運(yùn)算操作,使得車(chē)牌的字符區(qū)域連接起來(lái),然后對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算操作,來(lái)消除車(chē)牌上的噪聲,得到明亮的車(chē)牌區(qū)域從候選區(qū)域中去除偽車(chē)牌并定位出車(chē)牌區(qū)域 通過(guò)對(duì)車(chē)牌圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)來(lái)運(yùn)算,圖像中剩下少部分的連通區(qū)域,即為車(chē)牌的候選區(qū)域,這些區(qū)域包括車(chē)牌區(qū)域和偽車(chē)牌區(qū)域,為此,需要從圖像中去除偽車(chē)牌并定位出車(chē)牌。在運(yùn)用識(shí)別效果上,視頻流識(shí)別模式的優(yōu)勢(shì)時(shí)可以通過(guò)自動(dòng)攝像識(shí)別單元自動(dòng)化的從攝像到的動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行識(shí)別車(chē)輛車(chē)牌信息,并記錄車(chē)輛的外觀、顏色等信息。


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