车牌识别技术必须“因地制宜”由于每个应用场景都对车牌识别技术提出不同要求，因此车牌识别技术必须“因地制宜”突出相应优势，才能充分体现其应用价值。以停车场为例，停车场车牌识别一体机，车牌识别技术主要应用于车辆自动管理，自动计时收费，自动计算可用车位数量并给出提示，自动判别驶入车辆是否属于会员等方面的智能化管理。而与其他应用场景相比，停车场的识别环境具有识别角度大、单车通行、车速慢、灯光环境可控等特点，同时还要实现自动计时收费功能，合肥车牌识别，这些都对车牌识别系统的识别率提出更高要求。不仅要识别正常环境下的任何一个车牌号，而且在极端环境下的车牌识别率也蕞好达到95%以上，小区车牌识别哪家好，而这种对高识别率显然让很多车牌识别系统望尘莫及。资料显示，车牌识别技术早应用于电子警察、高速公路领域。近几年，随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于停车场。 车牌识别的原理车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其高效和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能。车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯1的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学来运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。 一路机电车牌识别机(图)-停车场车牌识别一体机-合肥车牌识别由芜湖市一路机电工程有限公司提供。一路机电车牌识别机(图)-停车场车牌识别一体机-合肥车牌识别是芜湖市一路机电工程有限公司（www.ylchepaishibie.com）升级推出的，以上图片和信息仅供参考，如了解详情,请您拨打本页面或图片上的联系电话，业务联系人：朱经理。 产品：芜湖一路机电供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
