停車場管理系統的工作原理是什么?


現在已經有許多小區和停車場等公共停車的地方拋棄了老式的需要人手工放行的道閘,而是開始使用無人值守就能自動放行的昱瑾車牌識別道閘,保安再也不用辛苦的登記放行,車主也不用再將手伸出窗外艱難的刷卡或是停車等待,那么車牌智能識別道閘到底是什么原理在工作呢?

車牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論,對含有車輛號牌的圖像進行分析處理, 從而確定牌照在圖像中的位置,并進一步提取和識別出文本字符。那么接下來迅速網絡就一步步為您解釋,車牌識別道閘到底是怎么工作的呢?


第一步:

圖像采集: 通過高清攝像抓拍主機對卡口過車或車輛違章行為進行實時、不間斷記錄、采集。

第二步:

預處理: 圖片質量是影響車輛識別率高低的關鍵因素,因此,需要對高清攝像抓拍主機采集到的原始圖像進行噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等處理。

第三步:

車牌定位: 車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果,是影響整個車牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法,在經過圖像預處理之后的灰度圖像上進行行列掃描,通過行掃描確定在列方向上含有車牌線段的候選區域,確定該區域的起始行坐標和高度,然后對該區域進行列掃描確定其列坐標和寬度,由此確定一個車牌區域。通過這樣的算法可以對圖像中的所有車牌實現定位。



第四步:

字符分割: 在圖像中定位出車牌區域后,通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理,進一步精確定位字符區域,然后根據字符尺寸特征提出動態模板法進行字符分割,并將字符大小進行歸一化處理。

第五步:

字符識別: 對分割后的字符進行縮放、特征提取,獲得特定字符的表達形式,然后通過分類判別函數和分類規則,與字符數據庫模板中的標準字符表達形式進行匹配判別,就可以識別出輸入的字符圖像。

最后一步:

結果輸出:將車牌識別的結果以文本格式輸出。

無人智能系統開發及應用市場剛剛起步,競爭相對較小,全國開發此類系統的企業屈指可數,諸多都處于模仿開發階段,項目行業科技壁壘還未出現。

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