齐齐哈尔全自动闸门定制

　　牌照号码自动登记停车场管理人员每天都面对数百的车辆进出，一般由人工辨识车牌号码再输入管理系统，这种方式工作量大、容易疲劳误判。采用自动识别可以减少工作强度能够大幅度提高处理速度和效率，大大减少人力和财力。各种车牌的含义与标识大型汽车号牌:黄底黑字黑框线。中型（含）以上载客、载货汽车和专项作业车；半挂牵引车；电车。前号牌后号牌挂车号牌:黄底黑字黑框线。全挂车和不与牵引车固定使用的半挂车。前号牌后号牌

　　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。

　　基于模板匹配的字符识别算法匹配就是将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或者多幅图像在空间上对准，或者根据已有模式在另一幅图像中寻找相应的模式。在遥感图像的处理时需要把不同波段传感器对同一事物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果在不同时间内对同一地面拍摄的两幅图像，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化,而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算，从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标，车牌的字符匹配就是这种匹配技术。即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性，取相似性大的样本为输入样本所属的类别。

　　车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的车牌图像首行闭运算操作，使得车牌的字符区域连接起来，然后对车牌图像进行开运算操作，来消除车牌上的噪声，得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域 通过对车牌图像的数学形态学运算，图像中剩下少部分的连通区域，即为车牌的候选区域，这些区域包括车牌区域和伪车牌区域，为此，需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。首先，经过对白连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框，再根据我国车牌长宽比的特征，即44:14，考虑到在车牌定位过程中，由于对车牌的数学形态学操作会减少车牌信息以及拍摄所得到的车牌图像中车牌的倾斜等原因，取长宽阈值为2.0-6.0，这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后，由于对车牌图像的数学形态学操作会减少车牌信息，所以定位出的车牌区域会有可能小于车牌的实际区域，这时，我们就需要对定位出的车牌区域进行放大，在这里，我们对车牌区域进行放大的比例是120%，即对已经定位出的车牌候选区域的边界进行扩大。车牌由七个字符组成，在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后，正常情况下，车牌水平投影区域内每行的边缘点数要大于14，根据经验值，我们取15。在车牌水平投影区域内会出现较大的波峰，该波峰认为是车牌的上下边界，根据实验结果，要求波峰的始点和终点之差大于20小于120，从而得到车牌的上下边界。，根据二值化车牌图像中车牌的纹理特征信息，即在车牌区域范围内会出现明显的梯度变化特征，来确定车牌区域，定位出车牌。在二值化图像中，255代表车牌图像中的边缘信息，0代表非边缘信息。为了更加的定位出车牌和剔除伪车牌，需要对定位出的车牌区域进行筛选，有两个筛选条件，一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25，另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。