佛山无感支付升降柱供应厂家

　　原理介绍:车牌自动识别道闸系统对摄像机抓拍到的每帧图像都识别，并自动找到佳识别效果的图像，应用这种方法可以很好地提高抓拍率、识别率，并且能够降低工程的施工难度。大手控制车牌自动识别正是基于这一思想，采用专有的技术，利用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次识别，从而有效克服了现有车牌识别技术存在的许多缺陷。使用连续多帧识别，从工程的角度看，比单帧识别成功的机率要高得多，这是因为连续抓拍的图像的角度、光照不同，识别效果也不尽相同，从理论上讲，只要有一帧清析的图像就有一个好的识别结果。顺科技智能道闸车牌自动识别系统还采用的目标跟踪，以及识别结果佳化等方法，来确保从车流中一个一个地甄别出序列化的车牌。要实现对视频流进行逐帧识别，采用行之有效的高速识别算法，即神经网络算法和模糊算法相结合，否则无法达到实用的效果。对于常用的 768 X 288 高分辩率图像，大手控制车牌自动识别可以在 3 到 10 毫秒内完成的识别过程，并且在多个应用中实施了单台计算机多路的实时识别方案。传统车辆出入管理系统使用卡或票的技术，道闸车牌自动识别是的管理技术，也是目前、智能化的车辆出入管理技术。车牌识别不仅可以实现零耗材管理、解决丢失停车凭问题，而且可以明显提升车辆出入效率、减轻人员的劳动强度。大手控制率先将车牌识别技术融入传统的卡、票车辆管理系统中，有效克服车牌汉字识别不准问题，应用识别率可达 95%以上，且识别时间为 10ms。不仅保留了传统系统稳定、准确、实用的优点，而且提高了系统的工作效率，为管理者节约了时间和成本。带有车牌识别功能的车辆出入管理系统正在市场上迅速地普及，价值、意义很大。

　　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。

　　性及稳定性:硬识别系统:识别器采用TI 公司的高速DSP，双CPU控制，确保系统性和稳定性。软识别系统:软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。智能算法模型硬识别系统:采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。软识别系统:OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

　　车牌识别系统的好处

　　当开车驶入停车场时，车牌识别系统会自动抓拍车辆的车牌信息，通过信息传递，对于授权的车辆道闸自动开闸，特别是对于车流量大的场所，车牌识别开闸速度快，车主可以快速进入停车场。