甘井子区停车场车牌识别工程 欢迎咨询

我国标准汽照是由汉字、英文字母和阿拉伯数字组成，汉字识别与字母和数字的识别有很大的区别，汉字的识别增加了识别的难度；
我国汽车的悬挂位置不统一；

图像处理技术:运用图像处理技术解决汽照识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。
传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。
人工网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工网络技术解决自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM网络方法对上的字符进行自动识别，BAM网络是由相同元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与上的字符比较，识别出正确的号码。
这种采用BAM网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

——监测报警
对于纳入“”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“”比对，一旦发现车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率较低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将较大地提高执法效率。
——**速违章处罚
车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆**速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍**速的车辆并识别号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的**速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的**速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能**速，较大地减少了因**速引发的事故。

自然光路线是指白天利用自然光线，夜间采用照明光源，用彩色摄像机采集车辆真彩像，用彩像分析处理方法识别。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，并且，真彩像能够反映车辆及其周围环境真实的图像信息，不仅可以用来识别照，而且可以用来识别照颜色、车流量、车型、车颜色等车辆特征。用一个摄像机采集的图像，同时实现所有前端基本视频信息采集、识别和人工图像取证判别，可以前瞻性的为未来的智能交通系统工程预留接口。
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