金门来电子(图)-车牌识别批发-安丘车牌识别

济南金门来电子有限公司在停车场智能化控制系统领域建立了规范的设计、开发、生产、及施工体系，在停车场、门禁一卡通智能化管理方面积累了丰富的***实践经验。产品被广泛应用于各工业与商业及民用领域，产品囊括：停车收费管理系统，人行通道管理系统，车牌自动识别系统，三辊闸，翼闸，道闸，岗亭生产加工等等。

车牌辨认体系的用处是经过软件，对车牌图片实行字符支解，进而对字符辨认，它运用造型辨认，人工智能技巧，对搜罗至d的车牌图片实行办理，也许及时准确地自动辨认出车牌的数字、字母，并以计算机可直接运转的数据方式给出辨认结局，使得车辆的电脑化监控和拾掇成为现实.    车牌辨认体系是智能交通体系的每个要紧构成部门，它的顺利开拓将大大加快ITS历程.车牌辨认体系的流程常常包括车牌歪斜改正、车牌字符切分、字符辨认、输送结局四个步骤.此中，车牌歪斜改正、字符切分和字符辨认算法是车牌辨认的三个***技巧.    (1)车牌定位决心后来的车牌字符支解和辨认，所以车牌定位是车牌辨认技巧中***要害的一步，车牌定位便是从包括全部车辆的图片中找到车牌区域的位置.车牌定位步骤的起点是使用车牌区域的特征来判别执照，将车牌区域从整幅车辆图片中支解出来.    (2)车牌字符支解便是将车牌区域支解成单个的字符区域，以使用下一步的字符辨认.鉴于字符块在竖直方位上的投影必然在字符间或字符内的空隙处赢得片面***值，所以字符的准确支解位置理当在上述片面***值旁边.    (3)车牌字符辨认是对支解出的待识字符实行分类从而辨认它们，车牌的字符由限制的汉字、英文字母和数字构成·关于车牌字符辨认，当今***的步骤是基于模扳成婚的步骤和基于神经网络的步骤两大类.全部字符图片辨认完结后，体系变成每个车牌号码字符串当作辨认结局.    很多国度和区域的公司和大学都对车牌辨认技巧实行了钻研和开拓工作，此中包括:美国、英国、德国、意大利、加拿大、葡萄牙、日本、新加坡和香港等.有些辨认体系已然倾注到了现实运用之中.底下先容几个典型自动车牌辨认体系.

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直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

1、车牌识别系统图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究***早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且***终仍需要人工干预，例如中省份汉字的识别问题，常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，安丘车牌识别，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的距离，实现细分米完成汉字省名的自动识。

2、车牌识别系统传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。

该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

3、车牌识别系统人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

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