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技术车牌识别系统的两种触发方法
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        车牌识别系统有两种触发方式,一种是外围触发,另一种是视频触发。
    外围触发方式是利用线圈、红外线或其他探测器来检测车辆通过信号。车牌识别系统接收到车辆触发信号后,采集车辆图像,自动识别车牌,并进行后续处理。该方法的优点是触发率高,性能稳定,缺点是需要大量的施工来切割线圈和在地面上铺设线圈。
    视频触发是指绍兴车牌识别系统厂家利用动态运动目标序列图像分析与处理技术,实时检测车道上的车辆运动,捕捉车辆通过时的车辆图像,识别车牌,并进行后续处理。视频触发模式不需要线圈、红外或其他硬件车辆检测器。该方法的优点是施工方便,不需要切割接地线圈,不需要安装车辆检测器等部件,但缺点也很明显。由于算法的局限性,该方案的触发率和识别率远低于其他触发器。

绍兴车牌识别系统


    1)间接法:是指通过识别存储在车上的IC卡或条码中的车牌信息来识别车牌及相关信息。IC卡技术具有识别精度高、运行可靠、全天候运行等优点,但其整套设备价格昂贵,硬件设备非常复杂,不适合远程操作。条码技术具有识别速度快、精度高、可靠性高、成本低等优点,但对扫描仪的要求较高。另外,两者都需要制定一个统一的国家标准,而且不能检查汽车、条形码是否一致,还存在技术缺陷,这使得在短时间内难以推广。
    2)直接法:基于图像的车牌识别技术属于直接法。它是一种被动智能车牌识别方法。它可以收集非接触信息,识别移动或静止车辆的车牌号,无需任何专用车辆传输设备。与间接识别系统相比,该系统首先节省了设备放置和大量的资金,从而提高了经济性;其次,由于采用了先进的计算机应用技术,提高了识别速度,较好地解决了实时性问题;第三,它是基于图像识别的。因此,通过人的参与,可以解决系统中的识别错误。其他方法很难与人互动。
    直接法一般包括图像处理技术、传统模式识别技术和人工神经网络技术。
    1)图像处理技术:利用图像处理技术解决车辆牌照识别的研究最早始于20世纪80年代,但国内外只讨论了车辆牌照识别中的一个具体问题,通常只采用简单的图像处理技术来解决,而没有形成一个完整的体系。识别过程是利用工业电视摄像机获取汽车的前景图。然后将图像移交给计算机进行简单处理,最终仍需要人工干预。例如,在车辆牌照中识别省级汉字。1985年,一些人利用常用的图像处理技术提出汉字识别的分类是基于汉字特征的提取。根据汉字投影柱状图选择浮动闭合值,提取汉字垂直方向的峰值。然后根据汉字水平方向的投影直方图,选取适当的闭合值进行量化,形成可变长度的链码。然后,采用动态规划方法计算出链码与标准模式码之间的最小距离,并通过对米进行细分,实现汉字省名的自动识别。
    2)传统模式识别技术。传统的模式识别技术是指结构特征法、统计特征法等。20世纪90年代,随着计算机视觉技术的发展,对车牌识别的系统研究开始出现。1990,AS。约翰逊等人利用计算机视觉技术和图像处理技术实现了汽车牌照自动识别系统。系统分为三个部分:图像分割、特征提取、模板构建和字符识别。根据不同福建值对应的不同柱状图,通过大量的统计实验,确定了车牌位置图像柱状图的福建范围。然后根据福建特定值对应的直方图对车牌进行分割,并利用预先设定的标准字符模板进行模式匹配识别车牌字符。
    3)人工神经网络技术。近年来,一些拥有先进计算机和相关技术的国家开始探索利用人工神经网络技术来解决车牌自动识别问题。例如,1994年M.M.M.Fanhy等人成功地应用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行了自动识别。BAM神经网络是由同一个神经元组成的双向关联单层网络,每个字符模板相互对应。唯一的BAM矩阵通过比较车牌上的字符来标识正确的车牌号。

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