Tigerwong Technology车牌识别升级停车系统-Tigerwong Technology

随着我国人民生活水平的提高，人们的汽车保有量迅速增长，对交通管制、安全管理和收费管理的要求也在逐步提高。 如何利用技术手段实现安全高效的智能交通已成为交通管理中的热门话题。 停车场车牌识别系统作为一种计算机视觉和模式识别技术，在智能停车行业得到了广泛的应用。 Tigerwong科技停车场车牌识别系统概述事实上，停车场车牌识别系统是基于图像处理算法，对前端车牌摄像头拍摄的车辆图片进行分析整理，然后提取车牌号码 (英汉字符和数字)，车牌颜色，甚至车辆型号，车辆颜色等信息数据。 停车场车牌识别系统原理tigerwong技术停车场车牌识别系统采用的车牌识别技术是利用车辆的动态视频或静态图像对车牌号码和车牌颜色进行自动识别的技术。

识别技术的核心包括车牌号码定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法。 完整的停车场车牌识别系统应包括车辆检测，图像获取，车牌识别等。 当车辆检测部分检测到车辆的到达时，它触发图像采集单元采集当前车辆的视频图像。 然后车牌识别单元对图像进行处理，定位车牌位置，对车牌中的字符进行分割，自动分析识别，最后形成车牌号输出数据。 停车场车牌识别系统通常通过以下步骤完成识别输出: 车辆检测: 可以采用埋地线圈地面感应检测、红外检测、雷达探测技术和视频检测等不同方法获取车辆的通过信息，触发车牌识别摄像头进行捕捉。 图像采集: 通过高清摄像机采集主机实时、不间断地记录和采集过往车辆。

预处理: 噪声过滤、自动白平衡、自动曝光、边缘增强、对比度调节等。 车牌位置: 首先经过图像预处理，然后对灰度图像进行行和列扫描，确定车牌区域。 字符分割: 在图像数据中定位车牌区域后，通过灰度化和二值化准确定位字符区域，然后根据字符大小的特征对数据进行分割。 字符识别: 对分割后的字符进行分析、缩放和提取，并与字符数据库模板中的标准字符表达式进行匹配和区分。 结果输出: 车牌识别的结果一般以文本格式输出。 Tigerwong科技停车场车牌识别系统主要由触发机制、图片捕捉和图片识别三个模块组成。

为了获得高质量的原始图片，事件触发和车牌捕捉需要默契配合。 最终的识别效果将基于所涉及的硬件设备的性能 (相机、镜头、图像处理芯片、捕获控制机制、触发器、照明和控制设备性能等) 、图像识别算法的优缺点、停车场的架构和安装等。 这三个部分相辅相成，它们都影响系统的最终识别率和使用效果。 智能交通的普及程度逐步提高。 快速、及时、准确的车牌识别无疑为交通运输插上了翅膀。 在车牌识别系统中，软件和硬件相辅相成，实现了快速识别，大大提高了准确率。

有关更多令人兴奋的行业新闻和停车计划，请致电或关注tigerwong的官方网站。 继续关注会有很多意想不到的收获!。