怀化安全通道升降柱生产厂家
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。
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。
决策树模型的特点:与其他分类算法相比,决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索,所以算法受内存大小限制,难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法(离散化、取样) 不仅增加了分类算法的额外开销,而且降低了分类的准确性,对连续性的字段比较难预测,当类别太多时,错误可能就会增加的比较快,对有时间顺序的数据,需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下,拟合将导致过分拟合(overfitting),即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。
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。