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。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,车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌
自动收费停车场系统
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。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,车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割,从而获取车牌上的字符,是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏,直接影响到识别效果的好坏。

识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统,如果需要几秒钟,甚至几分钟才能识别出结果,那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。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,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。

车牌识别技术结合电子不停车收费系统(ETC)识别车辆,过往车辆通过道口时无须停车,即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。有效的自动比对和查询技术,被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警,如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“”的比对结果高速公路抓拍系统:系统抓拍的车辆和识别车牌号码,并通过专网将车辆的车牌号码传达到各出口处罚点,各出口处罚点用车牌识别设备对出口车辆进行车牌识别,与己经收到的车辆的号码对比,

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