淮北安装车牌识别-精度高「多图」

车牌识别系统的模式

+地感识别模式。车牌识别系统这种方式是前两种模式的升级版，加地感识别模式是通过识别方式进行识别，通过地感触发方式进行上传。因此，将车辆检测、温度变化与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度，天气的因素也会对系统识别产生一定的影响。相比较地感线圈识别和识别模式，+地感识别模式能够提供更快的识别速度和更高的识别率。+地感灵活切换的识别模式，是目前应用灵活性zui好的识别模式，通过软件划定识别区域和输出区域，车牌识别系统根据客户现场环境，自由设置车牌输出的位置，可以解决跟车被识别，或过早输出的问题。当无牌车行驶到输出区域，轻松记录无牌车信息。

车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进isotropic sobel边缘检-子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进isotropic sobel边缘检-子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态算得到车牌的候选区域，后利用车牌特征去除伪车牌。防水处理：埋设管道-不少于10cm，进入机箱设备后预留5cm左右。

 在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像，提高相似字符的可区分性，-字符识别的-性。一个识别率-的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而-实用意义。车牌识别系统是城市智能交通管理系统的一个重要组成部分，是针对公路行驶的机动车辆进行实时监控的智能化交通系统，随着城市交通智能化的深入，智能交通系统正向系统化方向发展。在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。

 在交通管理系统中可以将车辆在某条道路的平均旅行时间作为判断该道路拥堵状况的一个参数。所以，一套优1秀的自动车牌识别系统应该能够做到对车辆进行检测、采集车辆的图像、识别车辆的号码等方面。安装车牌识别设备于道路的起止点，识读所有通过车辆并将牌照号码传回交通指挥中心，指挥中心的管理系统根据这些结果就可计算出车辆平均旅行时间。应用于智能小区可以自动判别驶入车辆是否属于本小区，对非内部车辆实现自动计时收费。在一些单位这种应用还可以同车辆调度系统相结合，自动地、客观地记录本单位车辆的出车情况。车牌---模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、度等各种历史信息。