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節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過(guò)車牌識(shí)別一體機(jī)的快速車牌識(shí)別，車輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車起步，減少碳排放量和車輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖像采集
根據(jù)車輛檢測(cè)方式的不同，圖像采集一般分為兩種，一種是靜態(tài)模式下的圖像采集，通過(guò)車輛觸發(fā)地感線圈、紅外或雷達(dá)等裝置，給相機(jī)一個(gè)觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)在接收到觸發(fā)信號(hào)后會(huì)抓拍一張圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定，缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大；另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理，這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)將進(jìn)一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合，能進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

車牌識(shí)別系統(tǒng)還可以與其他智能設(shè)備和系統(tǒng)相結(jié)合，比如與智能導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合可以為駕駛員提供實(shí)時(shí)的路況信息和導(dǎo)航引導(dǎo)、與智能停車系統(tǒng)結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)車位預(yù)約和導(dǎo)引等功能，拓寬更大的應(yīng)用范疇。

車牌識(shí)別系統(tǒng)在交通管理、停車管理、公安與安全等領(lǐng)域具備廣泛的應(yīng)用前景，未來(lái)隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識(shí)別系統(tǒng)將成為智能化城市交通管理的重要驅(qū)動(dòng)力。

所屬分類：軟件/車牌識(shí)別系統(tǒng)

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