吉林停车场车牌识别供应厂家
支持永久卡和临时卡的工作方式,自动识别,记录存储。防砸车功能:当车辆处于道闸的正下方时,地感线圈检测到车辆存在,道闸将不会落下,直至车辆驶离其正下方。满位检测功能:在管理电脑中设置好该停车场的车位,如进入该停车场的车辆到达车位数时,电脑提醒管理员,并在电子显示屏上显示车位已满。支持脱机运行,网络中断或PC故障时,停车场系统工作正常。手动控制功能,停电时道闸能正常使用。系统自动维护,数据自动更新,自动检测复位。
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理,完成车牌自动识别功能,能从一幅图像中自动提取车牌图像,自动分割字符,进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
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。
车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质,对经过二值化后的车牌图像首行闭运算操作,使得车牌的字符区域连接起来,然后对车牌图像进行开运算操作,来消除车牌上的噪声,得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域 通过对车牌图像的数学形态学运算,图像中剩下少部分的连通区域,即为车牌的候选区域,这些区域包括车牌区域和伪车牌区域,为此,需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。首先,经过对白连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框,再根据我国车牌长宽比的特征,即44:14,考虑到在车牌定位过程中,由于对车牌的数学形态学操作会减少车牌信息以及拍摄所得到的车牌图像中车牌的倾斜等原因,取长宽阈值为2.0-6.0,这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后,由于对车牌图像的数学形态学操作会减少车牌信息,所以定位出的车牌区域会有可能小于车牌的实际区域,这时,我们就需要对定位出的车牌区域进行放大,在这里,我们对车牌区域进行放大的比例是120%,即对已经定位出的车牌候选区域的边界进行扩大。车牌由七个字符组成,在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后,正常情况下,车牌水平投影区域内每行的边缘点数要大于14,根据经验值,我们取15。在车牌水平投影区域内会出现较大的波峰,该波峰认为是车牌的上下边界,根据实验结果,要求波峰的始点和终点之差大于20小于120,从而得到车牌的上下边界。,根据二值化车牌图像中车牌的纹理特征信息,即在车牌区域范围内会出现明显的梯度变化特征,来确定车牌区域,定位出车牌。在二值化图像中,255代表车牌图像中的边缘信息,0代表非边缘信息。为了更加的定位出车牌和剔除伪车牌,需要对定位出的车牌区域进行筛选,有两个筛选条件,一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25,另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。