忻州无感支付闸门生产厂家
Sobel边缘检测算子Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值,强调中心像素的对边邻域像素对其的影响,而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点这两个核做卷积,一个卷积核对图像垂直边缘响应大,而另一个则对水平边缘响应大,取两个卷积之中的大值作为该像素点的输出值。这样使得Sobel算子对噪声有抑制作用,因此不会出现很多孤立的边缘像素点,不过Sobel算子对边缘的定位不是很,图像的边界宽度往往不止一个像素,不适合对边缘定位准确性要求很高的应用。与Prewitt相似,Sobel算子也是通过像素平均来实现的,也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的,所以它们检测出来的边缘并不是连通的,会有一定程度的断开。
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。
以上是关于自动识别道闸系统原理的相关知识,希望能给大家带来帮助。如果想了解更多、更全面、更的智能家居小知识,如:道闸系统的工作原理,道闸系统的使用方法,停车场道闸系统的故障处理方法等。自动识别是指在车辆出入场时触发车辆检测器(或者虚拟线圈),系统控制摄像机自动抓拍车头图像(车牌),交由计算机识别出车牌号码。人工识别/重识别入场时出现系统自动识别车牌失败时(车牌有污渍、遮挡、车头角度等问题),可由岗亭操作人员对车辆进行重新识别车牌;如果系统重新识别也出现识别失败时,可以在系统窗口处人工车输入车牌信息,确认后,手动开闸入场。