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濮陽(yáng)車牌識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

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濮陽(yáng)車牌識(shí)別系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)/濮陽(yáng)車牌識(shí)別門禁價(jià)格/濮陽(yáng)智能車牌識(shí)別系統(tǒng)

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近在網(wǎng)上總是看到一些司機(jī)為了躲避電子*的“抓捕”，想出各式各樣奇葩的方式遮擋汽車車牌，看到這些圖我也是醉了。如今新交規(guī)對(duì)牌照動(dòng)手腳是嚴(yán)懲不貸，將對(duì)此類行為處以200元罰款，情節(jié)嚴(yán)重者更會(huì)被吊銷駕駛證。因此，各位司機(jī)們千萬(wàn)不要以身試法。
為什么電子*會(huì)有這么大的威懾力？它是如何在公路卡口和城市交通中識(shí)別車牌的呢？這就少不了其中的核心部分——車牌識(shí)別系統(tǒng)。
車輛號(hào)牌是車輛**，它的特殊性與重要性決定車牌識(shí)別系統(tǒng)成為城市智能交通管理系統(tǒng)中*的重要組成部分。車牌識(shí)別是利用車輛的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行車牌號(hào)碼、車牌顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。技術(shù)的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。
關(guān)于車牌識(shí)別框架流程：
車牌識(shí)別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)各自作為一個(gè)獨(dú)立的模塊，接下來(lái)為您介紹八大系統(tǒng)框架。
一、車輛檢測(cè)跟蹤模塊
車輛檢測(cè)跟蹤模塊主要對(duì)視頻流進(jìn)行分析，判斷其中車輛的位置，對(duì)圖像中的車輛進(jìn)行跟蹤，并在車輛位置佳時(shí)刻，記錄該車輛的特寫圖片，由于加入了跟蹤模塊，系統(tǒng)能夠很好地克服各種外界的干擾，使得到更加合理的識(shí)別結(jié)果，可以檢測(cè)無(wú)牌車輛并輸出結(jié)果。

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二、車牌定位模塊
車牌定位模塊是一個(gè)十分重要的環(huán)節(jié)，是后續(xù)環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確性對(duì)整體系統(tǒng)性能的影響巨大。車牌系統(tǒng)*摒棄了以往的算法思路，實(shí)現(xiàn)了一種*基于學(xué)習(xí)的多種特征融合的車牌定位新算法，適用于各種復(fù)雜的背景環(huán)境和不同的攝像角度。
三、車牌矯正及精定位模塊
由于受拍攝條件的限制，圖像中的車牌總不可避免存在一定的傾斜，需要一個(gè)矯正和精定位環(huán)節(jié)來(lái)進(jìn)一步提高車牌圖像的質(zhì)量，為切分和識(shí)別模塊做準(zhǔn)備。使用精心設(shè)計(jì)的快速圖像處理濾波器，不僅計(jì)算快速，而且利用的是車牌的整體信息，避免了局部噪聲帶來(lái)的影響。使用該算法的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是通過(guò)對(duì)多個(gè)中間結(jié)果的分析還可以對(duì)車牌進(jìn)行精定位，進(jìn)一步減少非車牌區(qū)域的影響。
四、車牌切分模塊
車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動(dòng)式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。
五、車牌識(shí)別模塊
在車牌識(shí)別系統(tǒng)中，通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行車牌識(shí)別，構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程，可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面，在字符識(shí)別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對(duì)字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識(shí)別的可靠性。
六、車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊
識(shí)別結(jié)果決策模塊，具體地說(shuō)，決策模塊利用一個(gè)車牌經(jīng)過(guò)視野的過(guò)程留下的歷史記錄，對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過(guò)計(jì)算觀測(cè)幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評(píng)價(jià)，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識(shí)別結(jié)果，或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法所帶來(lái)的偶然性錯(cuò)誤，大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。
七、車牌跟蹤模塊
車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過(guò)程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型，使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測(cè)，終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。
八、在線學(xué)習(xí)模塊
在以上各個(gè)模塊中，使用了大量基于學(xué)習(xí)的算法，系統(tǒng)特別添加在線學(xué)習(xí)模塊，采用新的反饋型學(xué)習(xí)模型，利用決策模塊和跟蹤模塊得到的車牌質(zhì)量、車輛軌跡、速度等反饋信息，智能化地更新一些算法參數(shù)，使得系統(tǒng)能快速適應(yīng)新的應(yīng)用環(huán)境。該算法作為已有算法的一個(gè)有力補(bǔ)充，將進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。
現(xiàn)在，車牌識(shí)別技術(shù)越來(lái)越成熟，已經(jīng)廣泛運(yùn)用在停車場(chǎng)及小區(qū)出入口、高速公路收費(fèi)站、公路卡口和城市交通中。隨著我國(guó)城市化進(jìn)程發(fā)展的提速，交通壓力將更加嚴(yán)峻，因此智能化交通管理將是今后交通發(fā)展的大方向。作為智能化交通管理體系中的重要核心，車牌識(shí)別系統(tǒng)也將得到進(jìn)一步扶持和發(fā)展。未來(lái)車牌識(shí)別技術(shù)將有更廣泛的應(yīng)用，屆時(shí)車牌識(shí)別系統(tǒng)行業(yè)也將面臨大洗牌，只有擁有自主核心技術(shù)并且產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)標(biāo)的公司才能過(guò)關(guān)，這也是車牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。

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