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濟(jì)南商河縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng),廣告道閘設(shè)備

更新時(shí)間1:2025-09-25 信息編號(hào):cd2g96bvg8d6e3 舉報(bào)維權(quán)
濟(jì)南商河縣智能車牌識(shí)別系統(tǒng),廣告道閘設(shè)備
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供應(yīng)商 山東安勝智能科技有限公司 店鋪
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報(bào)價(jià) 面議
關(guān)鍵詞 濰坊昌邑市停車場(chǎng)管理車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,自動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)廠家,濰坊濰城區(qū)高清車牌識(shí)別系統(tǒng),德州寧津縣停車場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)
所在地 山東濟(jì)南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

減少使用維護(hù)成本:采用車牌識(shí)別系統(tǒng)道閘一體機(jī)方式,可以顯著降低營(yíng)運(yùn)成本,節(jié)約人力資源支出。每年節(jié)省的發(fā)卡員費(fèi)用將十分可觀,還避免了大量不可預(yù)測(cè)的安全隱患。同時(shí)還有效提高服務(wù)質(zhì)量,減輕管理工作量。

節(jié)能減排、低碳環(huán)保:通過(guò)車牌識(shí)別一體機(jī)的快速車牌識(shí)別,車輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車起步,減少碳排放量和車輛的損耗,降低PM2.5,共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

監(jiān)控監(jiān)測(cè):車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于納入“黑名單”的車輛,例如:被通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等,只需將其車牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中,車牌識(shí)別設(shè)備安裝于的路口、卡口或由執(zhí)法人員隨時(shí)攜帶按需要放置,系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過(guò)車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì),一旦發(fā)現(xiàn)車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低,應(yīng)用這種系統(tǒng)將地提高執(zhí)法效率。

自動(dòng)通過(guò):車牌識(shí)別系統(tǒng)將的牌照信息輸入系統(tǒng),系統(tǒng)自動(dòng)地識(shí)讀經(jīng)過(guò)車輛的牌照并查詢內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于需要自動(dòng)放行的車輛系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)電子門或欄桿機(jī)讓其通過(guò),對(duì)于其它車輛系統(tǒng)會(huì)給出警示,由值勤人員處理??捎糜谔厥鈫挝?如軍事管理區(qū)、保密單位、保護(hù)單位等)、路橋收費(fèi)卡口、住宅區(qū)等。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的車牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響,圖像中的車牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形,這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車牌后*行車牌校正處理,這樣做有利于去除車牌邊框等噪聲,更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有:Hough變換法,通過(guò)檢測(cè)車牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度;旋轉(zhuǎn)投影法,通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影,其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度,水平角度的計(jì)算方法與其相似;主成分分析法,根據(jù)車牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車牌的水平傾斜角度;方差小法,根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式,從而確定垂直傾斜角度;透視變換,利用檢測(cè)到的車牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車牌的畸變校正。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車牌區(qū)域后,由于并不知道車牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息,所以,為了車牌類型匹配和字符識(shí)別正確,字符分割是的一步。字符分割的主要思路是,基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果,利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息,一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái),也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理;另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有:連通域分析、投影分析,字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn),有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

所屬分類:軟件/車牌識(shí)別系統(tǒng)

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