安阳停车场车牌识别系统维修信息「正大电动门业」

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过mean shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。

图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，---是有chao速情况，在此条件下，被---机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。但是因为---设备所拍到的图像的清晰度不够，也因为处理图像的技术也不够完善，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。

其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。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。但是，目前，任何---产品都不能完全取代人类的人工操作，它不能完全取代人类的思维，也不能与人们的思维方式相一致。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。