停車場車牌識別系統也有算法嗎? 它的實際應用

近年來,私家車保有量的不斷增長,也帶動了停車場行業的蓬勃發展。 車牌識別作為智能停車場的核心技術,是整個停車場系統的測量基礎。 它日新月異,創新日新月異,其算法也會隨之變化,更好地適應各種環境和突發事件,車牌識別管理的停車場系統已經普及到我們生活的各個領域。 更先進的識別技術將為人們帶來更多的便利。 車牌識別系統可以通過捕獲進出現場的車牌號碼來打開閘門並釋放車輛。

我們知道,車牌號是車輛唯一的識別信息。 通過車牌號,我們可以知道車輛的信息。 同時,車牌識別系統不僅可以識別車輛的車牌號信息,還可以抓取車輛的車型和車身,有效保證了車主的停車安全。 同時,對於停車場,可通過進出停車場的抓拍記錄查詢車主車輛的停車信息,避免虛報丟失車輛信息。 對於多種環境而言,最大的區別在於,車牌識別的成像效果由於自然光的變化而變差,並且成像效果的影響因素在不同的場景中是不同的。

Tigerwong停車場的車牌識別系統算法也會有所不同: 1. 天氣在雨霧天氣下能見度較低,獲取的車牌圖像質量會嚴重退化,因此車牌識別系統必須實現圖像復原功能,即利用圖像復原算法再現雨霧天退化圖像的場景。 2. 夜間亮度不強,光線不分散。 到了晚上,在大燈的作用下,車牌的圖像可能會變成黑白兩色。 為解決這一問題,通常採用算法控制補光的智能補光技術。 同時,採用雙寬度動態,使其車牌識別相機能夠在同一張圖片中捕捉更多明暗細節,更接近人眼所見。 3. 對於正向和反向光線,可以通過局部曝光和強光抑制等智能光控技術來調節相機的曝光參數,從而實現出色的自動成像控制。 4. 交通方向不同。 對於車輛運行形成的大角度,個別廠家的車牌識別系統處理效果並不理想。 這個問題在轉彎、出入口寬闊的停車場尤為明顯。

當然,通過控制車牌識別攝像頭的高度和角度,可以減小大角度的弧度,但並不能完全解決這個問題。 Tigerwong停車場車牌識別系統可以有效解決這一問題。 車牌識別作為機器視覺的一個分支應用領域,涉及圖像採集、圖像預處理、車牌定位、字符分割和字符識別結果輸出等一系列過程。 關鍵技術在於車牌定位、字符分割和字符識別。 識別算法對圖像預處理後的灰度圖像進行掃描,在灰度圖像上確定包含車牌段的目標區域,並給出車牌信息區域的起跑線坐標和高度。

然後,通過對識別出的字符區域進行字符分割,將單個字符與字符數據庫模板中的標準字符形式進行匹配,從而判斷車牌字符的具體內容。 與一般的高速收費站和關卡相比,停車場環境沒有統一的設計標準,因此每個停車場的設計都會有所不同,如是否在匝道上、識別距離、角度差、是否有安全島等。 Tigerwong車牌識別系統對此做出了相應的解決方案,針對不同的環節採用不同的算法,大大提高了車牌識別在多環境、多角度下的識別率和適用性。 Tigerwong停車設備供應商多年來專注於停車設備! 如果您對停車系統有任何疑問,歡迎諮詢和溝通。