车牌识别系统_小区停车场车牌识别系统_济南荣冠(多图)
车牌识别系统
目前汽车数量迅速增长，尤其是私家汽车的数量。汽车给人们生活带来便利的同时也产生了交通拥堵、交通事故等问题，其中违fa停车的问题尤为突出。因此，对wei法停车车辆的管理尤为重要。对于违fa停车车辆登记，传统的方法是：执fa人员通过携带的数码相机对违fa停车的车辆拍照取证，然后手动输入车牌号码进行登记。
济南荣冠机电有限公司针对违fa停车车辆的管理问题，设计了基于安卓IOS移动端的车牌识别管理系统。执fa人员通过持有集成了安卓ios移动端车牌识别系统的手机，通过摄像头对fa法停车车辆进行拍照取证的同时，可以自动获取车牌号码、违fa停车时间和位置等信息，将信息通过移动网络发送到服务器存储，与传统的违fa停车车辆的管理与登记相比，可以大大减少执fa人员的工作量，给违fa停车车辆管理带来极大的便利。
车牌识别系统
号码识别为了进行车辆识别，需要以下几个基本的步骤：
1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
3) 牌照字符识别，小区停车场车牌识别系统，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。
识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，出入口车牌识别系统，通常与车辆识别互相配合、互相验证。
1) 牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个合适的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
2) 牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，车牌识别系统 报价，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部xiao值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择合适匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，车牌识别系统，车辆识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了识别率，也正是车辆识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。
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