宁波车牌识别--车牌识别系统价格

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。  

车牌识别技术工作原理

车辆检测：可采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式感知车辆的经过，并触发图像采集抓拍。

图像采集：通过高清摄像抓拍主机对通行车辆进行实时、不间断记录、采集。

预处理：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。   车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，智能车牌识别，通过灰度化、二值化等处理，精1确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。

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车牌：

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，从而将车牌较清晰的抓拍下来。

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80KM/小时以上)，可以通过降低电子快门速度来实现清晰抓拍，车牌识别系统价格，一般都是通过手动方式调整。

宽动态功能：这是解决车灯对于抓拍影响的1好的办法，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。

为了进行车牌识别，需求以下几个根本的进程：

   1） 车牌定位，定位图片中的车牌方位；

   2） 车牌字符切割，把车牌中的字符切割出来；

   3） 车牌字符识别，把切割好的字符进行识别，终究组成车牌号码。

   车牌识别进程中，宁波车牌识别，车牌色彩的识别依据算法不同，可能在上述不同进程完结，一般与车牌识别相互配合、相互验证。