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。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。在字符特征提取中,能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量,然后对汽车牌照字符的特征进行匹配,这样就拥
高清车牌识别系统
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。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。在字符特征提取中,能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量,然后对汽车牌照字符的特征进行匹配,这样就拥有了清晰的识别率。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。
车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的,所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现,车牌的底色一般为蓝色或者黄色,而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的,如果是那么我们就没办法识别了,因此,我们需要对车牌的颜色予以区分。为了将社区停车场变为,技术和智能化方向,社区管理也在具体实施,用于车辆管理。本设计采用的是RGB 模型检测方法,具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对,就可以得出车牌的颜色。
汽车牌照的识别定位:对汽车牌照范围内的定位是识别车牌整个过程中的重点,假若汽车牌照的定位出现偏差,会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。汽车牌照定位的关键点为纹理特征的分析定位方法,该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描,经过扫描后断定包含汽车牌照的线段的待选区域,后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度,从而判断出整个汽车牌照的区域,这就完成了对图像中的全部汽车牌照实现了定位。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。
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。实施管理制度,进一步提高社区环境质量,提高出入境车辆的交通效率和交通安全及消防安全秩序,使居民更方便。广元碧桂园物业将在每个车辆出入口设立新的车牌识别管理系统。新系统将于2017年4月1日正式投入运行。目前,国内外都致力于这方面的研究,如模版匹配,神经网络,小波变换等,也都取得了较好的研究成果。新系统投入运行后,所有进出社区楼层和地下停车场的车辆将由系统自动识别打开大门,司机不需要刷ka就打开门。同时,原来的系统将被取消。
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