Giấy phép mảng Công Nhận Hệ Thống Bãi Đậu Xe-Bãi Đậu Xe Thiết Bị | HD Giấy Phép Mảng Công Nhận

Giấy phép mảng công nhận hệ thống bãi đậu xe-bãi đậu xe thiết bị | bãi đậu xe quản lý thiết bị | hệ thống bãi đậu xe thiết bị, tự động giấy phép mảng công nhận nguyên tắc, Sơ Đồ Sơ đồ của giấy phép mảng công nhận quá trình, sơ Đồ Sơ đồ của giấy phép mảng công nhận quá trình. Tự động giấy phép mảng công nhận là một mô hình công nghệ nhận dạng cho tự động nhận dạng của tấm giấy phép số lượng và màu sắc bằng cách sử dụng năng động video hoặc hình ảnh tĩnh của chiếc xe. Phần cứng của nó nền tảng nói chung bao gồm kích hoạt thiết bị (giám sát cho dù các xe vào các lĩnh vực xem), thiết bị máy ảnh, thiết bị chiếu sáng, hình ảnh mua lại thiết bị, bộ vi xử lý cho công nhận tấm giấy phép số (chẳng hạn như máy tính), vv. Phần mềm của mình Core bao gồm giấy phép tấm vị trí thuật toán, tấm giấy phép nhân vật phân khúc thuật toán và quang học nhân vật Thuật toán nhận dạng. Một số giấy phép mảng công nhận hệ thống cũng có các chức năng của đánh giá cho dù có là một xe hơi thông qua hình ảnh video, mà được gọi là Video Xe phát hiện. MỘT hoàn chỉnh giấy phép mảng công nhận hệ thống nên bao gồm xe phát hiện, hình ảnh mua lại, giấy phép mảng công nhận và như vậy.

Khi chiếc xe phát hiện phần phát hiện sự xuất hiện của chiếc xe, nó gây nên các hình ảnh mua lại đơn vị để có được các video hiện tại hình ảnh. Các giấy phép mảng công nhận đơn vị quá trình hình ảnh, đặt các tấm giấy phép vị trí, phân đoạn các nhân vật trong các giấy phép mảng công nhận, và sau đó hình thức tấm giấy phép số đầu ra. (1) xe phát hiện: Xe phát hiện có thể áp dụng chôn cuộn dây phát hiện, phát hiện hồng ngoại, Radar phát hiện, video phát hiện và các phương pháp khác. Sử dụng video phát hiện có thể tránh làm tổn hại đến bề mặt đường, không có bổ sung bên ngoài thiết bị phát hiện, không cần phải chính xác các vị trí kích hoạt, tiết kiệm chi phí, và là phù hợp hơn cho điện thoại di động và các ứng dụng di động. Cho Video Xe phát hiện, các Hệ Thống cần phải có cao tốc độ xử lý và áp dụng tuyệt vời các thuật toán để nhận ra hình ảnh mua lại và chế biến mà không mất khung hình. Nếu các Tốc độ xử lý là chậm, nó sẽ dẫn đến mất khung, vì vậy mà các hệ thống không thể phát hiện các xe với nhanh chóng tốc độ lái xe.

Cùng một lúc thời gian, nó là khó khăn để đảm bảo rằng công nhận chế biến là bắt đầu ở các vị trí có lợi cho công nhận, mà sẽ ảnh hưởng đến các công nhận tỷ lệ của các hệ thống. Do đó, nó là khó khăn để kết hợp Video Xe phát hiện với tự động giấy phép mảng công nhận. (2) tấm giấy phép số lượng và màu sắc công nhận cho giấy phép mảng công nhận. Các cơ bản sau đây bước được yêu cầu: 1) tấm giấy phép định vị, định vị các giấy phép tấm vị trí trong hình ảnh; 2) tấm Giấy Phép nhân vật phân khúc, đó phân chia các nhân vật trong các tấm giấy phép; 3) Giấy Phép Mảng công nhận nhân vật, nhận ra các phân đoạn nhân vật, và cuối cùng hình thành các tấm giấy phép số. Trong các quá trình của giấy phép mảng công nhận, công nhận của giấy phép tấm màu sắc là dựa trên khác nhau các thuật toán và có thể được thực hiện trong các trên khác nhau bước. Nó thường hợp tác và xác minh với giấy phép mảng công nhận. 1) trong các môi trường tự nhiên của giấy phép tấm vị trí, các Nền của xe Hình ảnh là phức tạp và sự chiếu sáng là không đồng đều.

Làm thế nào để xác định chính xác các giấy phép tấm khu vực trong tự nhiên nền là chìa khóa của các toàn bộ nhận dạng quá trình. Thứ nhất, một lớn quy mô tương quan tìm kiếm được thực hiện trên các thu thập hình ảnh video, và một số khu vực trong phù hợp với các đặc điểm của xe tấm giấy phép được tìm thấy như là ứng cử viên khu vực. Sau đó những ứng cử viên khu vực hơn nữa phân tích và đánh giá. Cuối cùng, một tốt nhất khu vực được chọn là giấy phép tấm khu vực và tách ra từ các hình ảnh. 2) sau khi các tấm giấy phép nhân vật phân khúc hoàn thành các vị trí của các tấm giấy phép khu vực, giấy phép tấm khu vực được chia thành một duy nhất nhân vật, và sau đó được công nhận. Nhân vật phân khúc nói chung thông qua dọc phương pháp chiếu.

Kể từ khi các chiếu của nhân vật trong theo hướng thẳng đứng phải được gần các địa phương tối thiểu giá trị tại các khoảng cách giữa hoặc trong Vòng nhân vật, và vị trí này sẽ đáp ứng các nhân vật bằng văn bản định dạng, nhân vật, kích thước hạn chế và một số các điều kiện khác của tấm giấy phép. Thẳng đứng Phương pháp chiếu có một hiệu quả tốt trên nhân vật phân khúc trong ô tô hình ảnh trong môi trường phức tạp. 3) hiện nay, giấy phép mảng công nhận nhân vật phương pháp chủ yếu bao gồm mẫu phù hợp với thuật toán và nhân tạo neural Network thuật toán. Dựa trên các mẫu phù hợp với thuật toán, Trước hết, các phân đoạn nhân vật là binarized và kích thước của nó là thu nhỏ để các kích thước của các mẫu trong các nhân vật cơ sở dữ liệu, sau đó nó là phù hợp với tất cả các mẫu, các mẫu và các tốt nhất phù hợp với là được lựa chọn như là kết quả. Có hai thuật toán dựa trên nhân tạo neural Network: Một là để trích xuất các tính năng của nhân vật, và sau đó sử dụng các thu được các tính năng để đào tạo neural Network nhà phân phối; phương pháp khác là để đầu vào hình ảnh trực tiếp vào mạng, và các mạng tự động chiết xuất các tính năng cho đến khi các kết quả công nhận là thu được. Trong ứng dụng thực tế, các tỉ lệ nhận dạng của giấy phép mảng công nhận hệ thống là cũng liên quan chặt chẽ đến tấm giấy phép chất lượng và chụp chất lượng.

Các chất lượng của tấm giấy phép sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như gỉ, vết bẩn, sơn bong tróc, font chữ phai màu, giấy phép tấm che chắn, giấy phép tấm độ nghiêng, làm nổi bật và phản ánh, nhiều tấm giấy phép, giả tấm giấy phép, vv; các thực tế quá trình chụp cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi độ sáng môi trường, Chế độ chụp, tốc độ xe và như vậy. Các yếu tố này làm giảm tỉ lệ nhận dạng của giấy phép mảng công nhận để mức độ khác nhau, đó là khó khăn và thách thức của giấy phép mảng công nhận hệ thống. Trong đặt hàng để cải thiện các công nhận tỷ lệ, trong Ngoài ra để liên tục cải thiện các thuật toán nhận dạng, chúng tôi cũng nên tìm cách để vượt qua ánh sáng khác nhau điều kiện để làm cho các thu thập hình ảnh nhất có lợi cho công nhận.