交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤.是视频检测法的，检测的正确与
否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割.车牌识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作.对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处
福州车牌识别厂家
交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤.是视频检测法的，检测的正确与
否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割.车牌识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作.对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处于同一位置的像素信息，而不是仅仅利用一帧中该像素的周围像素信息，这主要是由视频图像的特点决定的.对ROI的提取主要有光流法、帧差法、背景差法等几类方法。
1、背景差法
背景差法的基本思想是先形成交通场景的背景图像，然后将待检酒图像与背景图像逐像素相减(理想情况下的差值图像中非零像素点就表示了运动物体)，进而就可运用N值方法将运动物体从背景中分离出来。
据车牌识别系统负责人介绍，车牌识别系统的三种识别模式的优势与缺陷也是比较突出的，从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势：
从安装工程量上，视频流识别模式的车牌识别系统安装工程量少，不需要对道路进行道路翻开，也无需安装地感线圈；地感线圈识别模式的车牌识别系统则必须翻开道路，进行地感线圈安装、减速带安装等工程，工程量较大。而作为两者识别模式的结合体，采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统在安装时的工程量将是前面两种识别模式的总和。
线圈形状
① 矩形安装
通常探测线圈应该是长方形。两条长边与金属物运动方向垂直，彼此间距推荐为1米。长边的长度取决于道路的宽度，通常两端比道路间距窄0.3米至1米。
② 倾斜45°安装
在某些情况下需要检测自行车或摩托车时，可以考虑线圈与行车方向倾斜45°安装。
③ “8”字形安装
在某些情况下，路面较宽(超过六米)而车辆的底盘又太高时，可以采用此种安装形式以分散检测点，提高灵敏度。
这种安装形式也可用于滑动门的检测，但线圈必须靠近滑动门。
周围1米范围内不能有超过220V的供电线路。
制作多个线圈时，线圈与线圈之间的距离要大于2米，否则会互相干扰。
在四个角上进行45度倒角，并打磨光滑防止尖角破坏线圈电缆。
应事先计算好线缆长度并预留足够余量(包括线圈引出线)，严禁在线圈铺设中间有中间接头，线缆不得有破皮、断裂等
走线尽可能在槽底，并且线缆排列有序，而不应出现交叉、重叠等现象
线圈到“地感处理器”的引出线，应按20周/每米进行扭绞，且该引出线到地感处理器间的距离应尽可能短(如该端引线过长，将导致地感灵敏度降低)，建议该段在1米以内，大不要超过5米
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