电子号牌识别方案 邢台电子号牌识别 泰利德科技

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。安装车牌识别设备于道路的起止点，电子号牌识别公司，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。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照等等;实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置;

2) 牌照字符分割，电子号牌识别方案，把牌照中的字符分割出来;

3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，邢台电子号牌识别，组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个较佳的区域作为牌照区域，电子号牌识别价格，并将其从图像中分离出来。

2) 牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3) 牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

车牌识别系统的识别率现在的所提升了 基本上能达到99.58%了。

车牌识别系统识别率低也有可能是硬件安装的位置需要做些调整，晚上的识别率这点火眼臻睛的车牌识别系统做得还不错，加个补光灯做铺做。

你用的是软件识别个人觉得不如车牌识别一体机的稳定性来得高。晚上光线昏暗，照度低，需要有灯光设备进行补光才能保证识别的准确率。火眼臻睛内置智能补光灯，可以免除额外的补光设备部署，星光级成像使强低照度与宽动态相兼容，不仅是晚上，在强逆光、阴阳光线场景下都有非常好的稳定表现 。

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