曲靖汽车闸门一套多少钱
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。
原理介绍:车牌自动识别道闸系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别,并自动找到佳识别效果的图像,应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率,并且能够降低工程的施工难度。大手控制车牌自动识别正是基于这一思想,采用专有的技术,利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别,即对单个车辆进行了多次识别,从而有效克服了现有车牌识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别,从工程的角度看,比单帧识别成功的机率要高得多,这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同,识别效果也不尽相同,从理论上讲,只要有一帧清析的图像就有一个好的识别结果。顺科技智能道闸车牌自动识别系统还采用的目标跟踪,以及识别结果佳化等方法,来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。要实现对视频流进行逐帧识别,采用行之有效的高速识别算法,即神经网络算法和模糊算法相结合,否则无法达到实用的效果。对于常用的 768 X 288 高分辩率图像,大手控制车牌自动识别可以在 3 到 10 毫秒内完成的识别过程,并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。传统车辆出入管理系统使用卡或票的技术,道闸车牌自动识别是的管理技术,也是目前、智能化的车辆出入管理技术。车牌识别不仅可以实现零耗材管理、解决丢失停车凭问题,而且可以明显提升车辆出入效率、减轻人员的劳动强度。大手控制率先将车牌识别技术融入传统的卡、票车辆管理系统中,有效克服车牌汉字识别不准问题,应用识别率可达 95%以上,且识别时间为 10ms。不仅保留了传统系统稳定、准确、实用的优点,而且提高了系统的工作效率,为管理者节约了时间和成本。带有车牌识别功能的车辆出入管理系统正在市场上迅速地普及,价值、意义很大。
车辆进出管理,在出入口安装车牌识别设备,记录车辆的牌照号,深入时间,结合自动门栏杆机的控制设备,实现车辆的自动化管理。它可以用在停车场,实现自动定时收费。它还可以自动计算可用停车位的数量并给出提示,实现停车费的自动管理,以节省人力,提高效率。智能小区的应用可以自动判断车辆是否进入本小区,并自动对非内部车辆进行自动计时收费。
Sobel边缘检测还有另外一种形式,称为Isotropic Sobel算子,该算子具有各向同性的特征,利用加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿着不同方向检测边缘时梯度幅度一致, 因此它的位置加权系数更准确,在检测不同方向上的边缘时梯度的幅度一致,但速度较一般Sobel算子要慢一些。 用于边缘检测的算子很多,常用的还有Laplacian边缘检测算子、Canny边缘检测算子等。