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濟(jì)南車牌識別管理系統(tǒng),學(xué)校車牌識別管理系統(tǒng),學(xué)校車牌識別管理系統(tǒng),工地車牌識別管理系統(tǒng) |
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車輛檢測可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達(dá)檢測技術(shù)、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設(shè)備、不需觸發(fā)位置、節(jié)省開支，而且更適合移動(dòng)式、便攜式應(yīng)用的要求。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用好的算法，在基本不丟幀的情況下實(shí)現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時(shí)也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動(dòng)識別相結(jié)合具備技術(shù)難度。
具體的工作原理和停車場所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導(dǎo)系統(tǒng)和視頻車位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導(dǎo)使用的是超聲波探測器。
那么如何實(shí)現(xiàn)車牌識別的呢，下面簡單說說：
對現(xiàn)存的車牌識別算法進(jìn)行了研究，在諸多算法中尋找到一種適合在Android、iOS平臺上運(yùn)行的算法。先通過智能手機(jī)的攝像頭獲得車牌的彩色圖像，然后將采集到的圖像進(jìn)處理，包括通過YUV模型進(jìn)行灰度化，分段線性變換進(jìn)行灰度拉升，二值化，Roberts算子進(jìn)行邊緣檢測，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等，然后通過Hough變換進(jìn)行車牌矯正，其次用雙投影和灰度跳變的方法實(shí)現(xiàn)車牌的定位、分割，后通過模板匹配實(shí)現(xiàn)車牌識別。
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