内蒙古停车场闸门定制

　　车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。

　　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。

　　该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其归一化操作，然后作为输入模式的字符与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。在实际的车牌识别系统中获取的车牌，往往由于拍摄角度的不同、车牌污损、光照不均等原因造成了二值化后的字符会出现形变、粘连、断裂、细节模糊等情况，这些原因导致了模板匹配在车牌字符识别上的限性，尤其是停车场车牌识别系统。停车场环境下，车牌图像受到光照的影响较大，为了提高字符识别的准确率，通常在停车场车牌识别系统中很少采用这种算法。

　　判断汽车是否没有打开车门，或者所有汽车的外观识别都没有打开车门。只有汽车识别才有这样的问题，这可能是因为汽车的车牌号有关系。如果所有车辆在识别后未打开车门，则需要检查接线端子是否松动，是否有信号输出，检查车门的控制板，判断车门是否死机。如果发生故障，请关闭电源并重新启动。