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车牌识别技术和定位系统的研究,在我国已经有十余年的发展,该系统目前应用仍处于起步阶段,该系统采用成熟的---投资还没有出现,车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具,技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合,如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查,停车场车牌识别系统供应商,则监视区域比较复杂,智能停车场车牌识别系统,现有识别方法无法直接应用;而且多数情况下,同时出现多辆汽车,背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等,小区停车场车牌识别系统,现有的识别方法也不能---适应多变的环境。常用的车牌字符识别方法主要有:基于模板的识别算法、基于bp神经网络的识别算法等。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理,内黄停车场车牌识别系统,园区车辆管理,停车场管理,交jing---和重大意义等方面,并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。
车牌定位
车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来,由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状,车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色,它们与图像的背景颜色存在较大的差异。定位模块的基础功能,属于在整体车辆图像之内探寻对应的车牌并且进行对应的提取操作,实际输入的属于整体车辆的图像,而终输出的则属于车牌位置的图像。车牌的形状一般为矩形。而---在外形和排列上都存在规律性。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后,使之能作为车牌定位的依据。
字符的分割,每个字符的分割位置都需要通过相关的投影信息来确定位置。这些区域即为可能的车牌区域,再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析,就可以得到车牌区域。字符的识别是将字符进行分类,把汉字、数字字母及数字输入不同的网络进行训练测试。车牌识别设备有车牌识别---镜头和车牌识别控制器,车牌识别控制器与测量仪连接,利于图像数据的识别、交换;车牌识别---机主要完成被测车辆号牌自动识别比对,同时联网从数据库中调阅机动车的信息。
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