南陽車牌識別方案-南陽車牌識別維修-南陽車牌識別系統供應
隨著車牌識別相同技術的不斷成熟與發展,其應用也得到大面積普及推廣。就目前智能交通系統(ITS)的建設來看,車牌識別技術已逐漸演化成為ITS的基礎應用技術,并發揮著日益重要的作用。作為道路監控*的技術手段,相信未來對于車牌識別系統現存問題的解決必然帶動整個智能交通行業進入一個新的發展階段。
當前停車場車牌識別系統存在的幾個主要問題:
1、車牌定位與字符分割
2、高分辨率與識別速度的矛盾
3、車牌識別系統的適應性急需加強
4、車牌識別系統對污損車牌的識別效果不好
那么,停車場車牌識別系統問題解決方法應該如下:
感光部件對外部環境的處理
環境是影響車牌識別的主要因素,在采集車輛圖像時,由于環境光線變化劇烈,白天光較強、夜間較弱,面光與背光不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時受環境光線影響較大,車速過高、采集設備的動態范圍等都使成像質量難以得到有效保證。當識別算法認為車牌達到了佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝,這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。所以要解決環境造成識別率低下的問題,還要靠攝像機的感光部件對外部環境的處理。
南陽車牌識別方案-南陽車牌識別維修-南陽車牌識別系統供應
對圖像預處理
車牌定位之前一般要對圖像做預處理,然后再進行車牌的定位、分割、識別等部分。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲,或圖像對比度不強、車牌被部分遮擋、車牌處出現污點、變臟、模糊退色、有其它字符區域干擾、以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況,所以定位算法實現起來有較多困難。對于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素,這樣就需要研發與之適應的算法。如算法能適應各種復雜環境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等狀況的話,那就可以大大提高車牌識別的概率。
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