隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展勢(shì)頭，各行各業(yè)涌向這波人表示，停車行業(yè)也不例外，從車輛的原始的手工管理，車牌識(shí)別當(dāng)前的智能管理，這不僅符合越來越車輛越多的現(xiàn)狀，同時(shí)也解決了停車難的車輛管理問題。
車牌自動(dòng)識(shí)別的流程
車牌進(jìn)行自動(dòng)模式識(shí)別工作流程是系統(tǒng)通過前端采用了嵌入式高清車牌識(shí)別一機(jī)，可實(shí)現(xiàn)百萬級(jí)分辨率的視頻和圖片碼流輸出，內(nèi)置了高性能DSP芯片，支持內(nèi)置智能控制算法、可實(shí)現(xiàn)教學(xué)視頻可以檢測(cè)、車牌自動(dòng)識(shí)別管理等功能。
車牌識(shí)別一體機(jī)系統(tǒng)使用了自己*的紋理+模型分析算法，具有市場(chǎng)定位更加精準(zhǔn)，識(shí)別發(fā)展速度快，識(shí)別精度高，誤識(shí)率低等問題特點(diǎn)，不但能捕獲有車牌的車輛，對(duì)于無牌車同樣也能進(jìn)行企業(yè)正常捕獲(地感觸發(fā)管理模式下)。根據(jù)IPC遠(yuǎn)端遷移到具有高集成度，高穩(wěn)定性的前端照相機(jī)的傳統(tǒng)模式或后端服務(wù)器車牌識(shí)別算法，高適應(yīng)性，相比于常規(guī)的PC，或IPC模式，能適應(yīng)實(shí)際道路的復(fù)雜環(huán)境，為更好地滿足智能交通系統(tǒng)的要求全天候工作。
采用了一個(gè)動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻流每一幀圖像問題進(jìn)行分析識(shí)別，從而能夠達(dá)到企業(yè)增加識(shí)別比對(duì)次數(shù)，大大提高了識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。
車輛牌照的自動(dòng)識(shí)別，主要是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論中，車輛號(hào)牌，其包括圖像分析和處理以確定所述牌照的圖像中的位置，并進(jìn)一步提取并識(shí)別文本字符。
識(shí)別的具體分析步驟可以分為車牌進(jìn)行定位、車牌提取、字符識(shí)別。在自然的環(huán)境中，大范圍的相關(guān)搜索的相機(jī)首先捕獲的視頻圖像以發(fā)現(xiàn)許多與車牌為候選區(qū)線區(qū)域特點(diǎn)，然后做這些候選區(qū)域的進(jìn)一步分析，評(píng)估，最后選擇的區(qū)域作為牌照區(qū)域，和從所述圖像分割。
定位板區(qū)域，然后車牌區(qū)域被劃分為單個(gè)字符，然后識(shí)別，車牌識(shí)別算法模板匹配基于所分割的二值化的個(gè)字符，并縮放字符數(shù)據(jù)庫模板尺寸的大小，和然后用所有的模板匹配，因?yàn)樯洗芜x舉的結(jié)果的匹配，這樣很多倍，大大提高了車牌識(shí)別的準(zhǔn)確度。
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