防城港全自动升降柱生产厂家

　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

　　支持永久卡和临时卡的工作方式，自动识别，记录存储。防砸车功能:当车辆处于道闸的正下方时，地感线圈检测到车辆存在，道闸将不会落下，直至车辆驶离其正下方。满位检测功能:在管理电脑中设置好该停车场的车位，如进入该停车场的车辆到达车位数时，电脑提醒管理员，并在电子显示屏上显示车位已满。支持脱机运行，网络中断或PC故障时，停车场系统工作正常。手动控制功能，停电时道闸能正常使用。系统自动维护，数据自动更新，自动检测复位。

　　车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，并得到各个字符的点阵数据。字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。

　　对输入的彩图像进行灰度化处理:彩图像包含更多的信息，但是直接对彩图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。