详细说明
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产品参数
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品牌:恒鑫隆
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产地:深圳
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加工定制:是
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适用范围:工厂、单位、小区、学校、景区等
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材质:铝合金
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是否进口:否
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颜色:深空灰黄色可选
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公司行业:安防
2、识别速度快,达到了毫秒级别,优化了识别算法和车牌定位;3、车牌宽度低,识别距离远;移动端车牌识别软件配置要求:操作系统:Android2.3以上、iOS6.0以上移动端车牌识别软件硬件配置:推荐ARM Cortex-A7以上,1G RAM移动端车牌识别软件摄像头:支持自动对焦,200万像素以上。移动端车牌识别软件安装程序占用空间,3Mbytes车牌识别算法的应用:占道停车管理:占道停车收费
字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别,该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理,使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致,再与标准字符进行一一对比,结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高,一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法,它是结合神经网络技术,依靠人的经验来取得字符的特征,再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别,这个方法得到的结果会比较准确,但技术要求较高。
对车牌照识别系统的发展及其组成模块进行综述,论述了每一个模块的作用,以MATLAB语言为主要编程语言,实现车牌识别系统中车牌定位、字符切分以及字符识别的功能。研究了用于车牌识别的多门基础理论如数字图像处理、数学形态学、模式识别等;重点研究了常用的数字图像处理算法,包括图像的灰度变换及修正、二值化、图像去噪及边缘检测等。在字符分割部分前期的处理使得的分割结果比较理想,主要进行了二值化、均值滤波以及膨胀与腐蚀操作。在字符识别部分主要运用了模板匹配的算法,并且对神经网络算法的应用进行了初步研究。根据实验结果仍然存在的缺陷及不足,给出结论,提出展望。
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