白城无感支付闸门定制

　　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。

　　汽车牌照自动识别技术

　　它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。

　　以上是关于自动识别道闸系统原理的相关知识，希望能给大家带来帮助。如果想了解更多、更全面、更的智能家居小知识，如:道闸系统的工作原理，道闸系统的使用方法，停车场道闸系统的故障处理方法等。自动识别是指在车辆出入场时触发车辆检测器（或者虚拟线圈），系统控制摄像机自动抓拍车头图像（车牌），交由计算机识别出车牌号码。人工识别/重识别入场时出现系统自动识别车牌失败时（车牌有污渍、遮挡、车头角度等问题），可由岗亭操作人员对车辆进行重新识别车牌；如果系统重新识别也出现识别失败时，可以在系统窗口处人工车输入车牌信息，确认后，手动开闸入场。

　　车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。