車(chē)牌識(shí)別技術(shù)(License Plate Recognition,LPR)以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技
術(shù)、模糊識(shí)別為基礎(chǔ),建立車(chē)輛的特征模型,識(shí)別車(chē)輛特征,如號(hào)牌、車(chē)型、顏色
等。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),能從一幅圖像中自動(dòng)提取
車(chē)牌圖像,自動(dòng)分割字符,進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別,它運(yùn)用*的圖像處理、模式識(shí)
別和人工智能技術(shù),對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行處理,能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別出車(chē)
牌的數(shù)字、字母及漢字字符,并直接給出識(shí)別結(jié)果,使得車(chē)輛的電腦化監(jiān)控和管理
成為現(xiàn)實(shí)。識(shí)別核心汲取了國(guó)外及目前車(chē)牌識(shí)別算法的精華,并在此基礎(chǔ)上作了優(yōu)
化和改進(jìn),使得定位及識(shí)別的速度及準(zhǔn)確性得到很大的提升,特別是對(duì)光照的要
求,因?yàn)檫^(guò)多的依賴環(huán)境無(wú)疑對(duì)安裝及推廣應(yīng)用形成了障礙。由于安裝位置的不固
定性,車(chē)牌的反光,逆光,背光等因素將直接影響車(chē)牌的識(shí)別,改進(jìn)過(guò)的算法對(duì)以
上車(chē)牌的識(shí)別得到很大的提升。“智能停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)+車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)” 高度集成
原聯(lián)機(jī)版停車(chē)場(chǎng)軟件成果和車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。更具市場(chǎng)潛力,價(jià)格優(yōu)惠,技術(shù)成熟。
車(chē)牌識(shí)別率能達(dá)95%以上。
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車(chē)牌識(shí)別技術(shù)(License Plate Recognition,LPR)以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技
術(shù)、模糊識(shí)別為基礎(chǔ),建立車(chē)輛的特征模型,識(shí)別車(chē)輛特征,如號(hào)牌、車(chē)型、顏色
等。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),能從一幅圖像中自動(dòng)提取
車(chē)牌圖像,自動(dòng)分割字符,進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別,它運(yùn)用*的圖像處理、模式識(shí)
別和人工智能技術(shù),對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行處理,能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別出車(chē)
牌的數(shù)字、字母及漢字字符,并直接給出識(shí)別結(jié)果,使得車(chē)輛的電腦化監(jiān)控和管理
成為現(xiàn)實(shí)。識(shí)別核心汲取了國(guó)外及目前車(chē)牌識(shí)別算法的精華,并在此基礎(chǔ)上作了優(yōu)
化和改進(jìn),使得定位及識(shí)別的速度及準(zhǔn)確性得到很大的提升,特別是對(duì)光照的要
求,因?yàn)檫^(guò)多的依賴環(huán)境無(wú)疑對(duì)安裝及推廣應(yīng)用形成了障礙。由于安裝位置的不固
定性,車(chē)牌的反光,逆光,背光等因素將直接影響車(chē)牌的識(shí)別,改進(jìn)過(guò)的算法對(duì)以
上車(chē)牌的識(shí)別得到很大的提升。“智能停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)+車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)” 高度集成
原聯(lián)機(jī)版停車(chē)場(chǎng)軟件成果和車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。更具市場(chǎng)潛力,價(jià)格優(yōu)惠,技術(shù)成熟。
車(chē)牌識(shí)別率能達(dá)95%以上。