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车牌定位是车牌识别的关键步骤,为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置,基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域,利用车牌特征去除伪车牌。
由于车牌识别设备一般都是安装在室外,且汽车车身不可能是完全整洁的、无污垢的,车牌上也可能存在泥点、污渍等杂质,因此采集到的图像中难免会存在一些噪声点。这些看似不起眼的噪声点或多或少的都会影响到定位的准确率。
车牌识别的基本原理是这样一个环节,每个环节都是为了加速车主的停车,方便管理者管理停车场。随着“无人超市”,“无人书店”等一系列无人值守的服务场所的出现,“无人”的概念再次掀起新的热潮。 停车场行业在室内定位技术的带动下,也逐渐以“无人值守”的方式使停车管理变得智能化和便捷化。无人值守车牌识别可使用部署在停车场进出口的视频识别车牌摄像机,识别车牌,并自动记录出入时间,然后通过微信公众号输入车牌号码,自动显示 停车时间和费用结算后,车主可以通过微信,支付宝等电子支付渠道自行缴纳费用,在规定的时间内车辆离开,不及时付款车辆可在出场是扫描二维码支付。不能使用电子付款的车主可以在停车场的自助付款终端自行付款。
安装完成后,需要进行系统的调试和优化。可以通过调整摄像头的方向和高度、优化算法等方式,进一步提高车牌识别系统的准确率和效率。同时,还需要定期对系统进行维护和更新,确保系统的正常运行和使用。总之,安装车牌识别系统需要进行具体的规划和实施。从所需设备的选购到固定和调试,均需要认真细致地进行。通过有效的安装和优化,可以为城市交通管理提供更加和科学的技术手段,帮助城市实现更为智慧化的交通管理。