江门汽车车牌识别供应厂家
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。
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]。
储值车辆不消费时系统账号内的金额可保留,因有些停车场规定充值金额在指定期限内消费完,所以,是否受时间限制客户可自定义设置。储值车辆不可负费使用,余额不足时,系统自动扣除卡内金额,差额部分可以现金付费。贵宾车辆的权限是高的,当场内车位已满时,贵宾车辆用户仍然可以进入。进出场时即使系统设置了人工确认开闸,贵宾车辆可无需人工确认直接起杆放行。所谓通道授权是指要车辆按指定的通道进出的功能, 要实现通道授权功能在注册时对车辆进行授权,不作授权操作的系统默认车辆可在通道流通。