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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统摒弃了以往的算法思路,实现了一种基于学的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制,图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量,为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器,不仅计算,而且利用的是车牌的整体信息,避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位,进一步减少非车牌区域的影响。
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。
那么停车场系统车牌识别实现的方式有哪些呢?车牌识别系统实现的方式主要分为两种:一种是静态图像图片的识别,另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别较大程度上受限于图像的抓拍质量,为单帧图像识别,目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强,识别速度快,它实现了对视频每一帧图像进行识别,增加识别比对次数,择优选取车牌号,关键在于较少的受到单帧图像质量的影响,目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。