车牌定位
车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来,由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状,车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色,它们与图像的背景颜色存在较大的差异。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求,同时,在网络管理应用方面也存在带宽的压力,信息采集终端方面的成本也过高。车
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车牌定位
车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来,由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状,车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色,它们与图像的背景颜色存在较大的差异。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求,同时,在网络管理应用方面也存在带宽的压力,信息采集终端方面的成本也过高。车牌的形状一般为矩形。而车牌号在外形和排列上都存在规律性。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后,使之能作为车牌定位的依据。
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域,而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来,为下一步的字符识别操作做准备。常用的车牌字符识别方法主要有:基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样,在预处理图中比较集中,且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别,因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。
现在车牌识别系统广泛应用于社区停车场,景点,办公楼,商业综合体等。每个地方都有自己的解决方案。车牌的定位与校正本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究,了解它们的算法原理及其优缺点,并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法,即将MeanShift算法运用到车牌识别系统,然后在此基础上对车牌进行校正。社区停车场,您可以使用车牌识别结算方案。通过有效管理业主的月租车,物业员工的内部车辆和来访车辆,社区每月租车可以自动进出,车辆可以按时收费,提高社区车辆管理效率!车牌识别收费系统管理入口和出口车辆的权利和费用,并且根据车牌号码授权固定车辆。一旦车牌号码到期,则禁止入场,并且必须续签授权。临时车辆根据车牌识别时间收费,没有有效期判断。进入现场识别车牌后,它会自动进入,并在车牌出现后,将根据进出时间收费。
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