安徽车牌识别一体机常用解决方案「进军」

车牌识别原理

车牌定位的主要工作是从静态图片或视频帧中找到车牌位置，并把车牌从图像中单独分离出来以供后续处理模块处理。车牌定位是影响系统性能的重要因素之一。目前车牌定位的方法很多，但总的来说可以分为两大类：

一、基于图形图像学的定位方法。

主要有1基于颜色的定位方法，如彩色边缘算法、颜色距离和相似度算法等；2基于纹理的定位方法，如小波纹理、水平梯度差分纹理等；3基于边缘检测的定位方法；4基于数学形态的定位方法。

二、基于机器学习的定位方法。

技术指标

识别率：系统在车辆按道规范行驶且不含五小车辆 低速载货汽车、三轮汽车、三轮摩托车、两轮摩托车和轻便摩托车、号牌无污损下，白天整牌识别率***99%，整牌识别率(含汉字)***98%。

识别车牌颜色：可识别出白、蓝、黑、黄、绿等多种车牌颜色。

车牌识别宽度：车牌像素宽度在60-400 之间均可识别。

支持倾斜角度：车牌识别算法内置车牌倾度识别。

车牌识别特点

方便扩展：软硬件的开放式设计，使管理模式和使用模式易于满足不同场合的特殊需要，并可根据您的需要进行设置和更改。如车辆类别分类、充电方式、各种车牌车辆的处理等，系统软件可根据具体要求方便地进行更改。

更完善的后台管理：-的后台管理系统可以-每辆车的进出口。使用sql  server数据库，它可以存储数据并自动生成统计信息和其他相关报告。

车牌识别技术原理

车牌识别技术原理都是一样的，具体流程如下：图像与获取、车牌定位、字符分割字符识别、输出结果。不一样的是在上述环节中采用不同的技术，比如作为-的车牌定位，就可能用到(1)自适应边界搜索法、(2)区域生长法、(3)灰度图像数学形态算法、(4)基于字符串特征增强的分割方法、(5)模糊聚类法、(6)基于灰度图的车牌定位和分割法、(7)dft变换法等等。