黄冈全自动车牌识别生产厂家
在车牌的字符分割中,有许多因素会对车牌的字符分割造成影响,例如图像的噪声、车牌的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法,该算法能够克服这些因素造成的不良影响,并且能够准确的分割出车牌,为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符,对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。以下以改进的水平投影算法为例进行介绍:去除车牌字符的上下边界以外的区域。对灰度化的车牌图像从下向上逐行扫描,并统计出每行的像素值为 255 的像素的个数,当像素值为 255 的像素个数大于 7时(车牌有 7 个字符),认为寻找到车牌字符的下边界。同理,从上向下逐行扫描,能够寻找到车牌字符的上边界。去除车牌字符上下边界以外的区域。去除车牌字符上下边界之后,设车牌的高度为 height,宽度为 width。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中,为提高出入口车辆通行效率,车牌识别针对无需收停车费的车辆(如月卡车、内部免费通行车辆),建设无人值守的通道,免取卡、不停车的出入体验,正改变出入停车场的管理模式。车牌识别系统是指能够检测出可监控的车辆,并自动提取车牌信息进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统的重要组成部分之一,应用广泛。它是基于数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术,对摄像头拍摄的车辆图像或视频序列进行分析,以获得每辆车唯一的车牌号来完成识别过程。
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。
对车牌识别图像进行预处理在车牌定位之前一定要对车牌识别图像做预处理,做完预处理后再进行车牌的定位、分割、识别等部分。因为车牌识别得到的图像可能存在较多噪声,或着图像对比度不够、车牌部分被挡住、有污点、变脏、模糊褪等对字符区域干扰,导致定位算法实现起来会比较困难。所以,对车牌识别图像进行预处理可以大大提高车牌识别的概率。 在进行车牌识别系统的安装之前,需要先明确所需的设备和材料,以及安装位置和数量。一般而言,车牌识别系统主要包括摄像头、计算机、显示器等设备,同时需要使用电线、螺丝、固定架等材料。在安装之前,需要仔细测量安装位置的大小和距离,以确保设备可以覆盖需要监控的区域。