停车场管理系统的工作原理是什么?

车牌识别是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理, 从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。那么接下来就一步步为您解释,车牌识别道闸到底是怎么工作的呢？

第一步：

图像采集： 通过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。

第二步：

预处理： 图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素,因此,需要对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

第三步：

车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果,是影响整个车牌识别率的重要因素。其核心是纹理特征分析定位算法,在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描,通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域,确定该区域的起始行坐标和高度,然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度,由此确定一个车牌区域。通过这样的算法可以对图像中的所有车牌实现定位。

第四步：

字符分割： 在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步精确定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。

第五步：

字符识别： 对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类判别函数和分类规则,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别,就可以识别出输入的字符图像。

最后一步：

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

无人智能系统开发及应用市场刚刚起步,竞争相对较小,全国开发此类系统的企业屈指可数,诸多都处于模仿开发阶段,项目行业科技壁垒还未出现。 

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