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日照小區(qū)車牌識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格咨詢客服【華瑞電子】

發(fā)布時(shí)間:2020-12-30 20:03  

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灰度用黑色調(diào)來表示物體,每個(gè)灰度對象有0%至lOO%的范圍值。在車牌識(shí)別系統(tǒng)的圖片處理中將彩色的圖像轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的黑白圖像,把原圖像的所有顏色信息全部剔除。而我們所說的灰度色,就是指純白、純黑及兩者的一系列從黑到白的過渡顏色。平常所說的黑白照片、電視,實(shí)際上都應(yīng)稱為灰度照片、灰度電視才準(zhǔn)確。灰度共有256個(gè)級(jí)別,灰度的相當(dāng)于的黑,那就是純黑?;叶鹊南喈?dāng)于的黑,也就是沒有黑,就是純白。

當(dāng)把像素量化以后,用一個(gè)字節(jié)表示像素的大小。如果把黑.灰.白連續(xù)多種變化的灰度值也量化為256個(gè)灰度級(jí),則灰度值的范圍大小為O到255,表示的含義是亮度從深到淺,相對應(yīng)的圖像中的顏色則是從黑到白。所以黑白照片里包含了黑白之間的所有灰度值,每個(gè)像素都在黑和白之間的256種灰度中包含著。






 一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用,的指標(biāo)是識(shí)別率。國際交通技術(shù)部門做過專門的識(shí)別率指標(biāo)論述,要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%~95%。

   通過以下方式可以看得出車牌識(shí)別的“識(shí)別率”:

   1、可識(shí)別全牌正確識(shí)別率=全牌正確識(shí)別的車牌照總數(shù)/人工讀取的車牌照總數(shù)這三個(gè)指標(biāo)決定了車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率,諸如可信度、誤識(shí)率等都是車牌識(shí)別過程中的中間結(jié)果。

   2、可識(shí)別車牌照的百分率=人工正確讀取的車牌照總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)

   3、自然交通流量的識(shí)別率=全牌正確識(shí)別總數(shù)/實(shí)際通過的車輛總數(shù)






出入口管理系統(tǒng)已成為安全防范系統(tǒng)中極其重要的一部分,在一些發(fā)達(dá)國家中,它正以高于其它類安防產(chǎn)品的進(jìn)度發(fā)展,廣泛應(yīng)用在寫字樓、校園、政府機(jī)構(gòu)、工業(yè)園、各類場館等各種通道的管理方面。出入口管理系統(tǒng)主要包括門禁與停車場管理兩大類。在國內(nèi),自1995年推出中國大陸的套接觸式IC卡簡易停車場管理系統(tǒng)通道系統(tǒng)以來,停車場管理系統(tǒng)也悄然興起,并且呈現(xiàn)出以較高速度發(fā)展的態(tài)勢。通過十多年的發(fā)展,停車場管理系統(tǒng)發(fā)生了很變化。至今,停車場管理系統(tǒng)已在全國各大中小城市廣泛使用。技術(shù)上也得到了較大發(fā)展,身份識(shí)別從簡單的紙票、IC卡、到遠(yuǎn)距離智能卡等多種方式。




車牌識(shí)別技術(shù)流程剖解:車牌識(shí)別模塊,在車牌識(shí)別系統(tǒng)中,通常采用多種識(shí)別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識(shí)別,構(gòu)建一種層次化的字符識(shí)別流程,可有效地提高字符識(shí)別的正確率。另一方面,在字符識(shí)別之前,使用計(jì)算機(jī)智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理,不僅可盡可能保留圖像信息,而且可提高圖像質(zhì)量,提高相似字符的可區(qū)分性,保證字符識(shí)別的可靠性。車牌識(shí)別結(jié)果決策模塊,識(shí)別結(jié)果決策模塊,具體地說,決策模塊利用一個(gè)車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄,對識(shí)別結(jié)果進(jìn)行智能化的決策。其通過計(jì)算觀測幀數(shù)、識(shí)別結(jié)果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價(jià),從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌,還是輸出識(shí)別結(jié)果,或是拒絕該結(jié)果。這種方法綜合利用了所有幀的信息,減少了以往基于單幅圖像的識(shí)別算法所帶來的偶然性錯(cuò)誤,大大提高了系統(tǒng)的識(shí)別率和識(shí)別結(jié)果的正確性和可靠性。車牌跟蹤模塊,車牌跟蹤模塊記錄下車輛行駛過程中每一幀中該車車牌的位置以及外觀、識(shí)別結(jié)果、可信度等各種歷史信息。由于車牌跟蹤模塊采用了具有一定容錯(cuò)能力的運(yùn)動(dòng)模型和更新模型,使得那些被短時(shí)間遮擋或瞬間模糊的車牌仍能被正確地跟蹤和預(yù)測,終只輸出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。