西藏车行闸门供应厂家
在一些单位,该应用还可以与车辆调度系统结合,自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行,进入指定牌照信息输入系统,并自动读取车辆牌照,查询内部数据库。车牌识别后,道闸缓慢打开。判断汽车是否没有打开车门,或者汽车的外观识别都没有打开车门。只有汽车识别才有这样的问题,这可能是因为汽车的车牌号有关系。如果车辆在识别后未打开车门,则需要检查接线端子是否松动,是否有信号输出,检查车门的控制板,判断车门是否死机。如果发生故障,请关闭电源并重新启动。
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。
对车牌图像进行图像形态学操作由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善,以及天气情况的变化等,车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上,会出现一些与要研究的对象(即车牌区域)不相关的孤立点或者像素块,扰乱图像的研究对象,影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声,同时,能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。 图像滤波,即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像处理中消除噪声的的操作,其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和性。常用的滤波操作方法有很多种,如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。
车牌区域定位完成之后,由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象,因此,在车牌字符分割之前,需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下,需要准确的求得车牌的倾斜角度,然后把发生倾斜的车牌校正过来,为接下来的字符分割创造条件,这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后,需要去除车牌的上下、左右边界,然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来,得到一个单独的车牌字符图像,为后续的车牌字符识别做好准备,即车牌的字符分割。