太原智能停车场车牌识别系统供应商-无人值守

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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。
        垂直方向上的字符投射在字符之间或字符之间的空隙处取得局部小值，所以对字符的分片位置应在上述局部小值附近，且该位置要满足标准数目、字符尺寸等条件，才能排除复杂环境下车牌错误。检测每一坐标在水平方向上从左至右的投影数值，当检测到个投影值不为零的坐标时，可以将该首字符的左边界视为该首字符的左边界，而该坐标检测到的个投射值为零的坐标可以被视为首字符的右边界，其余字符的边界与此相同。消除可能出现的误切，并通过字符的平均字宽和两字符左边界的平均距离消除。如果字符宽度小于平均字宽比例(例如0.2)，则被视为无效字符；字符前后两个字符距离小于平均距离，并且此距离与字宽之和不大于平均距离，则将其合并为一个字符；对于字宽如0.2等，则将其作为一个字符进行合并；对于字宽小于平均字宽比例(如2.4)的字符，则将其视为无效字符。字符及车牌颜色识别。
<span style="" font-size:10.5pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;"="">        再用一种模糊的方法来分割车牌尽管在实践中，上述车牌算法已经得到成功应用，但是对车辆实时系统来说，上述方法所需的时间还比较长，因此我们通过大量的实践，找到了一种基于图像差分投影的方法，将车牌的识别时间减少到100毫秒以内。该方法的基本原理是将灰像水平方向求差分图，再根据灰度图像的垂直方向求差，后将差分后的车辆图像分别水平投影和垂直投影，并根据所给车牌的可似区域。再根据水平和垂直方向投影，得出三个可能的车牌区域，包括两个车灯区域，由于车灯区域在尺寸和字符数上不符合常规车牌特征，所以就排除了，只剩下车牌区域，再从灰像中切出真正的车牌区域。
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