车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车牌识别中的一种应用，小区车牌识别道闸系统，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，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。随着发展，车牌识别技术又加强了六大全新技术的运用。1、嵌入式处理系统；2、图像采集处理一体化设计；3、反馈控制的全天候高清晰成像；4、车身颜色识别；5、视频辅助触发、辅助测速；6、前端、后端独立的专有网络结构。 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，小区车牌识别，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。车牌识别系统采用高度模块化的设计，小区车牌识别道闸，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。① 车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置蕞佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。② 车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。③ 车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。④ 车牌切分模块车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。⑤ 车牌识别模块在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，小区车牌识别器，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。⑥ 车牌识别结果决策模块识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒绝该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。⑦ 车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。 小区车牌识别-一路机电车牌识别系统-小区车牌识别器由芜湖市一路机电工程有限公司提供。小区车牌识别-一路机电车牌识别系统-小区车牌识别器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
