晋中车牌识别智能停车场系统销售-识别率高

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晋中车牌识别智能停车场系统销售-识别率高
近年来，在我国大城市高速公路桥梁建设中，车牌识别摄像头不断出现。
        车牌角色分割。将车牌区域提取出来后，需要将车牌区域再以单个字符为单位分割出来，从而找出车牌有多个字符、字符之间的位置关系等信息，确保车牌类型匹配和字符识别正确。其主要思想是，利用车牌字符的结构特征、字符之间的相似度、字符间间隔等信息，将单个字符的两个部分分别抽取出来，并对诸如粘连、断字等特殊情况进行处理；另一方面，将宽、高相似的字符归为一类，以去除车牌边框和一些小噪声。常用的算法有：连通域分析、投影分析、字符聚类、模板匹配等。
    
晋中车牌识别智能停车场系统参考案例
<span style="" font-size:10.5pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;"="">        伴随着汽车数量的不断增加，城市交通状况越来越受到人们的重视，如何进行有效的交通管理成为人们关注的焦点。为解决这一问题，人们利用新的科技，相继研制和开发了各种交通道路、管理系统。该系统利用车辆检测设备对过往车辆进行检测，提取相关交通数据，以实现对交通的、管理、指挥。智能交通系统ITS(intelligenttrafficsystem)已成为交通领域的一个重要研究课题。汽车牌照识别系统LPR(licenseplaterecognition)作为智能交通系统的重要组成部分，在高速公路、城市交通、停车场等项目的管理中具有的地位。该方法可以自动完成对的识别，从而减少了交通管理工作的复杂性，从而实现了对车辆的自动识别。
        摄像机拍摄的图像往往会受到光照、天气、相机位置等因素的影响，因此，在获取车辆图像后，首先要进行的预处理，以保证图像的清晰。预处理可分为两个环节，一是在安装摄像机时，根据摄像机的实际情况预先设定相机的属性参数，例如设置相机自动处理、自动白平衡处理、自动逆光处理、自动过爆处理等。完成图像后的图像过滤、对比度增强、图像放大等处理。均值滤波、中值滤波和高斯滤波是常用的消噪方法；对对比度增强的常用方法有对比度线性拉伸、直方图均衡和同态滤波器等；常用的图像缩放方法有近邻插值法、双线性插值法和立方卷积插值等。前处理过程是一个关键的过程，处理效果直接影响后牌照识别的准确性。

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