江苏金奇智能有限公司 小区车牌识别 蚌埠车牌识别

车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。

1.车牌切分模块

车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。

2.车牌识别模块

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。另一方面，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，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，小区车牌识别，保证字符识别的可靠性。

车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。

车牌跟踪模块

车牌跟踪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、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，蚌埠车牌识别，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，最终只输出一个识别结果。

车牌识别系统采用高度模块化的设计，车牌识别系统，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。

① 车辆检测跟踪模块

车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，车牌识别停车场系统，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置最1佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。

② 车牌定位模块

车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。

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