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当公交车进入和离开公交站台时,报站系统对其进行车牌识别,然后与数据库中的车牌进行比对,语音报读车牌结果和公交线路。综上所述,车牌识别技术的广泛应用使道路、交通通畅、车辆、环境保护得到了全面的保障。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来,其输入的是原始的汽车图像,输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来,分成一个个独立的字符,其输入是车牌定位后得到的车牌图像,输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像,并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据,并给出识别结果。
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。
基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征,再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块,由此可知,汉字字符的像素块大于1,英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体,根据每个字符的笔画特征点不同,将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合,经过统计从而得到相应的特征,接着再与字符库中的特征集进行匹配,获取输入字符的识别结果。在实际的应用中,由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况,导致了部分字符无法正确识别。
这些记录的信息,可实现在事后因某种需要而查询时进行有效的判断和对比,对进出停车场的车辆进行有效的监管,从而实现人心所向的作用与目的。可按时间段、车类型、通道名称、车牌号、操作员作为条件进行查询,可根据不同的查询对象设置多个查询条件进行查找,设置多个条件查询是为了缩小查询范围,也可设置一个优先级的条件进行模糊查找。管理员收费记录查询收费记录主要便于管理处财务人员对停车场收费的统计与核对,可实现时间范围或单个岗亭收费员进行查询,以实现账务统计的正确性和掌控性。