单位车牌识别厂家定做

天津市乐百家门业有限公司是一家集研发、设计、生产、销售、安装和个性化整体解决方案于一体的厂家，是天津地区的门窗销售公司。
车牌识别系统原理图
车牌识别云台摄像机通过光抑制屏蔽，电子快门调节，宽动态功能等来实现抓拍：
强光屏蔽：在低照度彩色摄像机的基础上，通过软件的功能，把图像中亮的部分遮挡。在交通监控中，一般可将大灯的强光遮挡，从而将较清晰的抓拍下来。但是这款摄像机的缺点就是软件分辨不清，对于图像亮部分界定不清，有可能将号码也遮挡，同时无法处理高速运动物体的抓拍。目前国产摄像机在强光屏蔽方面做的比较多，效果各方反映不一。
可调电子快门：对于高速运动的物体抓拍(高速公路上的汽车车速一般都在70KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，一般都是通过手动方式调整。但是这种方式的问题就是白天、晚上的照度不一样，必需设置2个快门速度来分别适应白天和晚上的监控。
宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的的办法，宽动态早是松下公司提出来的。当背景光过亮时，普通摄像机无法很好的解决明暗图像的显示问题。
作为智能交通领域确定车辆身份的重要手段，车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。

车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。

号码识别
为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：
1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；
2)牌照字符分割，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，终组成牌照号码。
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，后选定一个的区域作为牌照区域，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。
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。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

车牌识别技术原理
1、车牌识别系统框架
文通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，采用国际的计算机智能算法技术，首先通过摄像头提取视频图像，对获取的每一帧图像，利用的高效视频检测技术对进行定位和跟踪，从中自动提取图像，然后经过精确定位、切分和识别模块准确地自动分割和识别字符，得到的全部字符信息以及颜色信息。系统框架如图所示：
2、定位模块
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。本系统实现了一种完全基于学习的多种特征融合的定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。同步内置的区域设置功能，可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰，达到的识别效率。
3、矫正及定位模块
受拍摄条件的限制，图像中的总不可避免的存在一定的倾斜，需要一个矫正和定位环节来进一步提高图像的质量，为切分和识别模块做准备。本系统使用*创的精心设计的快速图像处理滤波器，计算速度快，利用整体信息，避免了局部噪声带来的影响，另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对进行定位，进一步减小非区域的影响。本系统较之其他公司的车牌识别系统，对于倾斜图片的支持要更多，一般的车牌识别软件，支持的倾斜角度是±5°，该车牌识别软件，能支持±45°的倾斜角度，并且通过内部倾斜校正算法，不会因为倾斜角度的增加而降低识别率。
4、切分模块
切分模块利用文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的。
5、车牌识别模块
在车牌识别模块中，采用了多种识别模型相结合的方法，构建了一种层次化的字符识别流程，有效地提高了字符识别的正确率。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了前期处理，不仅保留了图像信息，而且提高了图像质量和相似字符的可区分性，保证了字符识别的可靠性。
6、车牌识别结果决策模块
文通车牌识别系统可以对每帧图像进行实时识别，因此在一辆车的识别过程中，本系统将得到若干相同或不同的识别结果。这就需要一个识别结果的决策模块，具体地说，决策模块利用一个的帧图像，对识别结果进行智能化的决策，通过计算观测帧数、识别结果稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该的综合可信度评价，从而决定是否输出识别结果，或是拒绝该结果。一个的终识别结果是通过分析所有帧的识别结果，对它们进行智能化的归类和，并结合一定的文法信息综合而成。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和可靠性。
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