吴忠无人值守车牌识别供应厂家
作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。车牌识别技术是利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础，通过对车辆图像的采集，采用的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，给出车牌的真实号码。
车牌识别系统可以在识别过程中比较数据，并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定，它可以自动报警并有效协助警察。同时，安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的安全性。
车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的车牌图像首行闭运算操作，使得车牌的字符区域连接起来，然后对车牌图像进行开运算操作，来消除车牌上的噪声，得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域 通过对车牌图像的数学形态学运算，图像中剩下少部分的连通区域，即为车牌的候选区域，这些区域包括车牌区域和伪车牌区域，为此，需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。首先，经过对白连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框，再根据我国车牌长宽比的特征，即44:14，考虑到在车牌定位过程中，由于对车牌的数学形态学操作会减少车牌信息以及拍摄所得到的车牌图像中车牌的倾斜等原因，取长宽阈值为2.0-6.0，这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后，由于对车牌图像的数学形态学操作会减少车牌信息，所以定位出的车牌区域会有可能小于车牌的实际区域，这时，我们就需要对定位出的车牌区域进行放大，在这里，我们对车牌区域进行放大的比例是120%，即对已经定位出的车牌候选区域的边界进行扩大。车牌由七个字符组成，在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后，正常情况下，车牌水平投影区域内每行的边缘点数要大于14，根据经验值，我们取15。在车牌水平投影区域内会出现较大的波峰，该波峰认为是车牌的上下边界，根据实验结果，要求波峰的始点和终点之差大于20小于120，从而得到车牌的上下边界。，根据二值化车牌图像中车牌的纹理特征信息，即在车牌区域范围内会出现明显的梯度变化特征，来确定车牌区域，定位出车牌。在二值化图像中，255代表车牌图像中的边缘信息，0代表非边缘信息。为了更加的定位出车牌和剔除伪车牌，需要对定位出的车牌区域进行筛选，有两个筛选条件，一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25，另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。
车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。在停车场管理中，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。在深圳市公安建设的《停车库(场)车辆图像和号牌信息采集与传输系统技术要求》中，车牌识别技术成为车辆身份识别的主要手段。停车场系统车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆)，建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。