車牌識(shí)別系統(tǒng)是一種利用數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù),自動(dòng)檢測(cè)受監(jiān)控路面上的車輛并提取車輛牌照信息的設(shè)備。車牌識(shí)別系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中,能夠?qū)崿F(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理、交通流量控制、車輛定位、汽車防盜、道路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、高速公路收費(fèi)站等眾多領(lǐng)域。車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別流程通常包括車輛圖像采集、車牌定位、字符分割、光學(xué)字符識(shí)別和輸出識(shí)別結(jié)果等步驟。車牌識(shí)別系統(tǒng)需要克服牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量的影響,提高識(shí)別率。
工業(yè)園門禁車牌識(shí)別系統(tǒng)
車牌識(shí)別系統(tǒng)的工作原理是:首先,通過攝像頭捕捉車輛圖像,然后將圖像傳輸?shù)綀D像處理單元;軟件對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,增強(qiáng)圖像質(zhì)量,然后定位車牌區(qū)域;定位后,車牌識(shí)別系統(tǒng)將車牌上的字符進(jìn)行分割,并對(duì)每個(gè)字符進(jìn)行識(shí)別;最后,識(shí)別出的車牌信息被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,并可用于交通管理、停車管理、車輛追蹤等多種應(yīng)用。車牌識(shí)別系統(tǒng)通過分析攝像機(jī)拍攝的車輛圖像或視頻序列,提取每輛汽車唯一的車牌號(hào)碼。車牌識(shí)別系統(tǒng)可以全天不間斷工作,錯(cuò)誤率極低,適應(yīng)高速行駛的車輛,且不影響正常交通,具有較高的保密性。車牌識(shí)別系統(tǒng)的硬件基礎(chǔ)包括觸發(fā)設(shè)備、攝像設(shè)備、照明設(shè)備、圖像采集設(shè)備以及處理車牌號(hào)碼的計(jì)算機(jī)等。軟件核心則包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。車牌識(shí)別系統(tǒng)通過車輛檢測(cè)、圖像采集、車牌識(shí)別等步驟完成識(shí)別過程,其中車輛檢測(cè)可以采用多種方式,如埋地線圈檢測(cè)、紅外檢測(cè)、雷達(dá)檢測(cè)、視頻檢測(cè)等。
萬達(dá)廣場(chǎng)車牌識(shí)別系統(tǒng)
車牌識(shí)別系統(tǒng)常用的三種識(shí)別模式是視頻流識(shí)別、地感線圈識(shí)別、視頻流+地感識(shí)別。視頻流識(shí)別安裝工程量最小,但容易受車速和車輛數(shù)量影響;地感線圈識(shí)別識(shí)別效果好,但成本高且不適用于某些現(xiàn)場(chǎng);視頻流+地感識(shí)別效果最好,但成本最高。據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),目前采用視頻流+地感識(shí)別模式的車牌識(shí)別系統(tǒng)市場(chǎng)份額最大,超過85%。車牌識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛,包括紅停車場(chǎng)出入口、高速收費(fèi)站和紅綠燈路口。在停車場(chǎng)出入口,車牌識(shí)別系統(tǒng)可以迅速識(shí)別內(nèi)部車輛并放行,解決擁堵問題;在高速收費(fèi)站,車牌識(shí)別系統(tǒng)可以減少人員投入,解決堵車問題;在紅綠燈路口,車牌識(shí)別系統(tǒng)可以減少車輛闖紅燈的次數(shù),保證行人安全過馬路。
學(xué)校大門車牌識(shí)別系統(tǒng)
在實(shí)際應(yīng)用中,車牌識(shí)別系統(tǒng)可以大大提高交通管理的效率,減少交通擁堵,提高道路安全。同時(shí),車牌識(shí)別系統(tǒng)也為執(zhí)法部門提供了強(qiáng)有力的工具,幫助打擊交通違法行為,如逃費(fèi)、超速等。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,車牌識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和識(shí)別速度不斷提高,應(yīng)用范圍也越來越廣泛。另外,深度學(xué)習(xí)技術(shù)也被應(yīng)用于車牌識(shí)別系統(tǒng)中,提升了識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。車牌識(shí)別系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分,對(duì)于維護(hù)停車場(chǎng)自動(dòng)化運(yùn)作、智能交通管理、道路安全、城市治安以及防止交通堵塞具有重要意義。
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