车牌识别直接法一般有图像处理技术,传统模式识别技术及人工神经网络技术。
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,开始出现汽车牌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车牌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车牌,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。
车牌识别系统优势——安全管理程度高车辆.牌照号码是车辆的唯.一性标识,使用车辆.牌照号码作为车辆信息标志,可以大大提高车场停放车辆的安全性。
人工发卡、收卡,难免有疏漏的时候,因为没有随时记录可查,丢车或谎报丢车现象时有发生,给停车场带来诸多麻烦和经济损失。采用自动控制管理系统后,长期的固定用户均在电脑中记录了相应的资料,车辆进入停车场即开始进行相关的安全管理。不使用任何通行证、标识卡,所以不存在卡丢失、换卡等问题。同时配有图像对比手段,对于有争议的车辆可以进行现场处理。
车牌识别系统(vehicle license plate recognition,vlpr) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车.辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯.一的车牌号码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
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