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生產停車場車牌識別系統(tǒng)批發(fā)

更新時間:2025-09-20 編號:2c2i6g6l1737d6
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劉守連

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人工神經網絡技術,計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題,例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別,BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡,每一個字符模板對應著個BAM矩陣,通過與車牌上的字符比較,識別出正確的車牌號碼。

傳統(tǒng)模式識別技術。傳統(tǒng)模式識別技術指結構特征法,統(tǒng)計特征法等。90年代,由于計算機視覺技術的發(fā)展,開始出現(xiàn)汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現(xiàn)了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同,經過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍,從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌,再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。

幾乎每家都宣稱擁有高辨識率,但為了避免事后因為雙方對產品認知有差異,而將運作不良的責任互相推托,用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時,不妨要求實地測試,而且測試時間好超過兩個禮拜,比較能判斷辨識結果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境,兩個禮拜應該可以對于場域可能影響辨識率的情形,大約掌握了八成,如果只是測一天、甚至幾個小時,是無法了解的。

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山東金國發(fā)智能科技有限公司
  • 劉守連
  • 山東 濟南
  • 私營股份有限公司
  • 2021-12-28
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