基于特征的模板匹配 临沂广告道闸厂家

临沂广告道闸厂家

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如果处理速度慢，则会丢失帧，使系统无法高速检测车辆。同时，很难保证识别处理从有利于识别的位置开始，影响系统的识别率。因此，将视频车辆检测与车牌识别技术结合起来具有一定的技术难度。对于车牌识别，需要以下基本步骤：车牌定位、车牌图像定位、车牌字符分割、牌照字符分割、字符识别。识别车牌号码的最终成分的良好字符分割。在车牌识别过程中，车牌颜色识别算法不同。它可以在上述不同的步骤中实施，通常与车辆牌照识别合作并相互验证。在自然环境中，汽车图像背景复杂，光线不均匀。如何准确确定自然背景下的车牌区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大规模搜索，根据车牌的特征找出几个区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的分析和评价，最后选择最佳区域作为车牌区域，并从图像中分离出来。在完成车牌区域定位后，将车牌区域分割成单个字符，然后进行识别。垂直投影通常用于字符分割。由于字符在垂直方向上的投影必然会在字符或字符之间的间隙内获得局部最小值，因此该位置应满足车牌字符格式、字符大小限制等条件。垂直投影法对复杂环境下汽车图像的字符分割有很好的效果。车牌字符识别的主要方法是基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先对分段字符的两个值进行初始化，然后将模板的大小转换为字符数据库中模板的大小。然后，匹配所有模板，并选择最佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种。一种是首先提取字符，然后利用所获得的特征训练神经网络分配器。另一种方法是直接将图像输入到网络中，并自动从网络中提取特征，直到结果被识别为止。在实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌的质量和拍摄质量密切相关。牌照的质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、剥落油漆、颜色、字体许可证、牌照倾斜、反光标志、假驾照等；实际拍摄过程可能受环境亮度、拍摄模式、车速等因素的影响。这些因素不同程度地降低了车牌识别的识别率，也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，还应尽量克服各种光照条件，使采集到的图像最有利于识别。

该系统的应用将大大提高执法效率。车牌识别技术结合测速仪可以用来对违章车辆进行超速行驶，一般用于高速公路。应用：高速路上设置监测点，抓超速车辆和识别车牌号码，车牌号码和图片将被发送到车辆的出口；建立在出口一个点球点，车牌识别设备的车辆和数确定并已收到超过车辆的速度，一旦数量相同的启动报警设备通知执法人员。与传统的超速监控方式相比，该应用能节省警力，减轻执法人员的劳动强度，安全、高效、隐蔽。司机需要提醒自己，不能同时超速行驶，这大大减少了超速造成的交通事故。在进出口处安装车牌识别装置，记录车辆的牌照号和存取时间，并与自动门、栏杆机的控制设备相结合，实现车辆的自动管理。可应用于停车场，实现自动计时收费或自动计算车位数量，并提供提示，实现停车自动管理，节省人力，提高效率。在智能小区中，自动识别车辆是否属于小区，以及非内部车辆的自动计时收费。在有些单位还可以将此应用程序与车辆调度系统相结合，自动、客观地记录车辆牌照识别系统的单元移动情况，采用车牌识别技术，实现无停车、免费卡，有效提高车辆通行效率。为了将指定的许可信息输入系统，系统会自动读取通过车辆的车牌并查询内部数据库。由电子门或栏杆机驱动的车辆系统自动放行，其他车辆系统将由值班人员发出警告。可用于特种部队（军事管理区、保密单位、重点保护单位等）、路桥市收费卡、高级住宅区等。入口安装车牌识别设备，在各高速路的车辆，当车辆牌照识别将在充电系统的入口数据，车辆在出口处的车牌，车牌识别再根据信息调用的入口数据，结合入场费管理的实施。该应用程序可以自动收费，防止******，避免应收账款的损失。公路已开始实施联网收费，随着网络规模的扩大，其电荷平衡不同的模型也越来越高，司机利用现有收费系统的******，通过改变问题的卡中途将越来越突出，车牌识别技术的应用是解决这些问题的的基本方法。在交通管理系统中，道路上车辆的平均行驶时间可以作为判断道路拥挤状况的一个参数。车牌识别装置可以读取所有车辆牌照，并将牌照号码传送给交通指挥中心。指挥中心管理中心可以根据这些结果计算车辆的平均行驶时间。基于特征的模板匹配交通监管部门每天处理大量违章车辆图像，通常手工识别车牌号并进入管理系统。这种方法工作量大，容易疲劳和误判。自动识别可以降低工作强度，提高加工速度和效率。该功能可应用于电子警察系统、道路监控系统等。