襄樊无感支付车牌识别定制
剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字,这些字符不存在不连通性的问题,于是,仅仅利用个阈值 threshold 1就可以分割出车牌剩下的字符。当车牌的个汉字字符被分割出来之后,继续扫描车牌区域图像,当某一列的像素值为 255 的像素个数开始大于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符开始的位置,当某一列的像素值为 255 的像素的个数开始小于阈值 threshold 1时,这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去,直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。
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。
车辆进出时需要一闸一车,禁止车辆与车辆同时进入。车辆进出时速度小于20km/h,否则可能无法识别道闸系统。触发识别方式:硬识别车牌识别系统,地感和视频触发可选,不需增加检测设备,无需破坏地面或增加工程,24小时采集图像。软识别车牌识别系统,地感、红外等外设车辆检测设备触发;需要一定的工程量。分析识别模式:硬识别停车场系统,采用视频流分析识别,对监控范围内的视频流进行实时分析;软识别停车场系统:图片分析识别,对到达指定范围内的车辆进行拍照,再对照片进行分析;当车辆位置不佳时,识别易出错。
在车牌识别系统中,通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别,构建一种层次化的字符识别流程,可有效地提高字符识别的正确率。另一方面,在字符识别之前,使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理,不仅可尽可能保留图像信息,而且可提高图像质量,提高相似字符的可区分性,字符识别的性。车牌识别结果决策模块识别结果决策模块,具体地说,决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录,对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价,从而决定是继续跟踪该车牌,还是输出识别结果,或是拒该结果。这种方法综合利用了帧的信息,减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误,大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和性。