Tigerwong Technology車牌識別升級停車系統-Tigerwong Technology

隨著我國人民生活水平的提高,人們的汽車保有量迅速增長,對交通管制、安全管理和收費管理的要求也在逐步提高。 如何利用技術手段實現安全高效的智能交通已成為交通管理中的熱門話題。 停車場車牌識別系統作為一種計算機視覺和模式識別技術,在智能停車行業得到了廣泛的應用。 Tigerwong科技停車場車牌識別系統概述事實上,停車場車牌識別系統是基於圖像處理算法,對前端車牌攝像頭拍攝的車輛圖片進行分析整理,然後提取車牌號碼 (英漢字符和數字),車牌顏色,甚至車輛型號,車輛顏色等信息數據。 停車場車牌識別系統原理tigerwong技術停車場車牌識別系統採用的車牌識別技術是利用車輛的動態視頻或靜態圖像對車牌號碼和車牌顏色進行自動識別的技術。

識別技術的核心包括車牌號碼定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法。 完整的停車場車牌識別系統應包括車輛檢測,圖像獲取,車牌識別等。 當車輛檢測部分檢測到車輛的到達時,它觸發圖像採集單元採集當前車輛的視頻圖像。 然後車牌識別單元對圖像進行處理,定位車牌位置,對車牌中的字符進行分割,自動分析識別,最後形成車牌號輸出數據。 停車場車牌識別系統通常通過以下步驟完成識別輸出: 車輛檢測: 可以採用埋地線圈地面感應檢測、紅外檢測、雷達探測技術和視頻檢測等不同方法獲取車輛的通過信息,觸發車牌識別攝像頭進行捕捉。 圖像採集: 通過高清攝像機採集主機實時、不間斷地記錄和採集過往車輛。

預處理: 噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光、邊緣增強、對比度調節等。 車牌位置: 首先經過圖像預處理,然後對灰度圖像進行行和列掃描,確定車牌區域。 字符分割: 在圖像數據中定位車牌區域後,通過灰度化和二值化準確定位字符區域,然後根據字符大小的特徵對數據進行分割。 字符識別: 對分割後的字符進行分析、縮放和提取,並與字符數據庫模板中的標準字符表達式進行匹配和區分。 結果輸出: 車牌識別的結果一般以文本格式輸出。 Tigerwong科技停車場車牌識別系統主要由觸發機制、圖片捕捉和圖片識別三個模塊組成。

為了獲得高質量的原始圖片,事件觸發和車牌捕捉需要默契配合。 最終的識別效果將基於所涉及的硬件設備的性能 (相機、鏡頭、圖像處理芯片、捕獲控制機製、觸發器、照明和控制設備性能等) 、圖像識別算法的優缺點、停車場的架構和安裝等。 這三個部分相輔相成,它們都影響系統的最終識別率和使用效果。 智能交通的普及程度逐步提高。 快速、及時、準確的車牌識別無疑為交通運輸插上了翅膀。 在車牌識別系統中,軟件和硬件相輔相成,實現了快速識別,大大提高了準確率。

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