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车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来,通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术,识别车辆牌号、颜色等信息,目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%,汉字的识别率可达到99%。
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。车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用,电子收费(ETC)系统中,也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
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。
当公交车进入和离开公交站台时,报站系统对其进行车牌识别,然后与数据库中的车牌进行比对,语音报读车牌结果和公交线路。综上所述,车牌识别技术的广泛应用使道路、交通通畅、车辆、环境保护得到了全面的保障。车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来,其输入的是原始的汽车图像,输出是车牌图像。车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来,分成一个个独立的字符,其输入是车牌定位后得到的车牌图像,输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像,并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据,并给出识别结果。