滨州无人值守升降柱生产厂家

　　车牌识别的基本原理是这样一个环节，每个环节都是为了加速车主的停车，方便管理者管理停车场。随着“无人超市”，“无人书店”等一系列无人值守的服务场所的出现，“无人”的概念再次掀起新的热潮。 停车场行业在室内定位技术的带动下，也逐渐以“无人值守”的方式使停车管理变得智能化和便捷化。无人值守车牌识别可使用部署在停车场进出口的视频识别车牌摄像机，识别车牌，并自动记录出入时间，然后通过微信公众号输入车牌号码，自动显示 停车时间和费用结算后，车主可以通过微信，支付宝等电子支付渠道自行缴纳费用，在规定的时间内车辆离开，不及时付款车辆可在出场是扫描二维码支付。不能使用电子付款的车主可以在停车场的自助付款终端自行付款。

　　车牌识别系统可以在识别过程中比较数据，并与背景大数据中的可疑车辆进行比较。一旦确定，它可以自动报警并有效协助警察。同时，安装在社区和学校出入口的车牌识别器还可以自动识别内部和外部车辆，从而提高了社区、学校的安全性。

　　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。车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统摒弃了以往的算法思路，实现了一种基于学的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。

　　对车牌图像进行图像形态学操作由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和性。常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。