巢湖汽车车牌识别生产厂家

　　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。

　　对边缘检测后的灰度图进行二值化处理车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全阈值法、动态阈值法和部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。

　　智能车牌识别设备安装在内外，记录车辆的车牌号、存取时间，并结合自动门、栏杆机控制设备，实现车辆的自动管理。在停车场，可以自动计时收费，自动计算停车位数，并计算提示时间。停车费的自动管理可以节省人力，提高效率。

　　通过对车牌图像的灰度处理、边缘检测、二值化、图像形态学操作定位出车牌的候选区域，接着利用车牌的特征，如长宽比、像素比等，从候选区域中定位出车牌车牌字符分割算法的研究车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割，从而获取车牌上的字符，是车牌字符识别的前提和准备。车牌字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。在车牌识别系统中，由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。