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如果处理速度慢,则引起帧丢失,使得系统无法以更快的行进速度检测到车辆,并且也难以确保识别处理在有利于识别的位置处开始,这影响了系统识别率。因此,将视频车辆检测与自动车牌识别相结合具有一定的技术难度。一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能,这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分,如车辆检测,图像采集和车牌识别。车牌定位: 在自然环境中,汽车图像背景复杂,照明不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌面积是整个识别过程的关键。首先,对收集的视频图像进行大规模相关搜索,找到符合车牌特征的一些区域作为候选区域,然后进一步分析和判断候选区域,较后确定较佳区域。选择作为牌照区域,并将其与图像分开。
车牌识别系统的优点:
1,月车:实现真正的离线访问,系统。
2.临时车辆:靠前个纯车牌识别系统中的临时车辆可以离线充电,系统更先进,更便于管理。
3.服务器或计算机是否有故障,显示和语音可以正常工作,提示更。
4.视频流识别更方便。设置物理识别区域后,可以随时进行调整,识别更加科学。
车牌识别器采用智能补光技术成像系统,基于计算机图像处理技术对捕获的车牌图像进行分析,通过定位,旋转,校正,分割,识别等方式自动识别车牌。与传统的车牌识别产品不同,LPR系列车牌识别采用DSP作为嵌入式系统系统,单向视频,一个工作单元模块化结构和联网,TCP/IP协议数据传输方式,无需工业计算机即可自动检测车辆,获取车辆信息,并通过网络将数据发送到系统主机。
目前的收费系统存在一些问题:例如司机之间的换卡,导致收费损失;收费员欺骗车辆,造成收费损失;收费员手工打印车牌,工作量大,容易出错;免费汽车和黑名单汽车没有信息管理。 为了解决问题,在收费公路网的所有收费站和出口车道上安装了车牌识别器;车牌识别系统安装在模糊路径的关键点。该系统较大限度地发挥车牌识别的作用,为路径识别提供,实用的管理决策和服务信息,大大提高了充电效率和监管水平。为了进行车牌识别,需要以下基本步骤:
1)车牌定位,定位车牌中的车牌位置;
2)车牌字符分开,车牌中的字符分开;
3)车牌字符识别,识别划分的字符,较后形成车牌号码。
在车牌识别过程中,根据不同的算法识别车牌颜色,这些算法可以在上述不同的步骤中实现,通常与车牌识别和相互验证协作。