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供應商	山東安勝智能科技有限公司店鋪
認證
報價	面議
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所在地	山東濟南

產品詳細介紹

車牌辨認系統的順應性急需增強
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　　目前我國的車牌辨認產品都請求所辨認的車牌大小固定，而對過大和過小的車牌普通都不能辨認。這樣就形成對視頻觸發的狀況下局部車牌無法被辨認的問題。此外，在有些現場環境中，由于受外界條件的影響，無法將相機架設在位置，會形成圖片中車牌不同水平的偏移。

2、預處理
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　　由于圖像質量容易受光照、天氣、相機位置等因素的影響，所以在識別車牌之前需要先對相機和圖像做一些預處理，以得到車牌清晰的圖像。一般會根據對現場環境和已經拍攝到的圖像的分析得出結論，實現相機的自動曝光處理、自動白平衡處理、自動逆光處理、自動過爆處理等，并對圖像進行噪聲過濾、對比度增強、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；增強對比度的方法有對比度線性拉伸、直方圖均衡和同態濾波器等；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。

車牌定位
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　　從整個圖像中準確地檢測出車牌區域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統都會設計一個外部接口，讓用戶自己根據現場環境設置不同的識別區域。

字符分割
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　　定位出車牌區域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，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果或邊緣提取結果，利用字符的結構特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，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的挑戰，有待更好的算法出現并解決以上問題。

隨著行業的發展，市場各式各樣的需求，市場對車牌識別系統(車牌識別系統)的需求越來越廣泛，主要分為：軟件識別和硬件識別。通過車牌號碼的自動識別、自動登陸、自動對比，系統可以實現自動開閘、自動計費、自動驗證用戶車輛身份、自動區分內外部車輛、自動計算車位數、自動報警等諸多智能化功能。

硬件識別：通俗的解釋是通過立的硬件設備，對所抓拍圖片進行一系列的字符處理;目前停車場系統行業中硬件識別也分為兩種，即帶有單的車牌識別儀和前端硬件識別兩種，安視睿主要采用的是前端硬件識別。
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　　前端硬件識別一體式攝像機適應市場需求，目前得到了廣大客戶的喜愛。安視睿前端硬件識別也叫一體式車牌識別攝像機，是將傳統單的車牌識別儀嵌入至攝像機中，實現前端硬件與攝像機一體化，實現圖像抓拍、視頻流傳輸、字符識別、道閘抬桿等一系列的工作。