清丰停车场车牌识别系统供应商企业「在线咨询」

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。随着社区的入住率持续上升，社区内的车辆数量不断增加，由此带来的问题也随之增加，有些问题于人力。

针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的核心要素。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，核心为五方面的基础流程。定位模块的基础功能，属于在整体车辆图像之内探寻对应的车牌并且进行对应的提取操作，实际输入的属于整体车辆的图像，而终输出的则属于车牌位置的图像。

今天，小编将为您详细介绍“车牌识别系统”的具体应用！它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆车牌识别中的应用。车牌识别技术要求可以从复杂的背景中提取和识别运动牌照。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆和颜色信息。车牌识别率：字母数字识别率达到99.9％，汉字单字识别率达到99.8％。车牌识别类型也很，可以识别各种反光和脏污。