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[供應(yīng)]宜興車(chē)牌識(shí)別
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  • 產(chǎn)品品牌:宙普
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  • 產(chǎn)品單價(jià):0
  • 更新日期:2017-04-19 16:36:33
  • 有效期至:2018-04-19
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宜興車(chē)牌識(shí)別 詳細(xì)信息

現(xiàn)代社會(huì)已進(jìn)入信息時(shí)代,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)化信息處理能力和水平不斷提高,作為現(xiàn)代社會(huì)主要工具之一的汽車(chē)在人們的生產(chǎn)生活的各個(gè)領(lǐng)域得到大量使用,對(duì)他的信息進(jìn)行自動(dòng)采集和管理具有十分重要的意義。

此外,智能交通系統(tǒng),簡(jiǎn)稱(chēng)ITS已成為現(xiàn)代社會(huì)道路交通發(fā)展趨勢(shì)。智能交通系統(tǒng),是在當(dāng)代科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的背景下產(chǎn)生的。其目標(biāo)在于將現(xiàn)金的計(jì)算處理技術(shù)、數(shù)據(jù)通信技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等綜合應(yīng)用于地面交通管理體系,從而建立起一種高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的交通管理系統(tǒng)。公路交通基礎(chǔ)建設(shè)的不斷發(fā)展和車(chē)輛管理體系的不斷完善,以視覺(jué)監(jiān)控為基礎(chǔ)的智能交通系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用打下了良好的基礎(chǔ)。

在智能交通系統(tǒng)中,車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)非常重要的發(fā)展方向。車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)可以對(duì)車(chē)輛進(jìn)行自動(dòng)登記、驗(yàn)證、監(jiān)視、報(bào)警。系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)合包括:高速公路,橋梁,隧道等交通管理系統(tǒng)。城市交通車(chē)輛管理,智能小區(qū)、智能停車(chē)場(chǎng)管理,車(chē)牌驗(yàn)證,車(chē)流統(tǒng)計(jì)等。同時(shí),汽車(chē)牌照的識(shí)別的基本方法還可以應(yīng)用到其他檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域,所以車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題已成為現(xiàn)代交通工程領(lǐng)域中研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題之一。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)是一項(xiàng)科技含量很高的多種技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)品,只要有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)字圖像處理、數(shù)字視頻處理、模式識(shí)別等技術(shù)組成。也是智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù),由于城市交通問(wèn)題日益嚴(yán)重,美國(guó)和歐洲許多國(guó)家投入了大量的人力和物力,建立了自動(dòng)化高速公路網(wǎng),安裝了攝像、雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng)和光纖網(wǎng)絡(luò),簡(jiǎn)稱(chēng)智能交通系統(tǒng)。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是基于圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)進(jìn)行研究的,圖像處理分為以下幾個(gè)方面:

1.圖像數(shù)字化:其目的是將模擬形式的圖像通過(guò)數(shù)字化設(shè)備變?yōu)閿?shù)字計(jì)算機(jī)可用的離散的圖像數(shù)據(jù)。

2.圖像變換:為了達(dá)到某種目的而對(duì)圖像使用一種數(shù)學(xué)技巧,經(jīng)過(guò)變換后的圖像更為方便、容易的處理和操作。

3.圖像增強(qiáng):圖像增強(qiáng)主要目標(biāo)是改善圖像的質(zhì)量。采用某些處理技術(shù)來(lái)突出圖像中的某些信息,削弱或消除某些無(wú)用信息,從而有目的的強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特征,讓觀察者能看到更加直接、清晰的分析和圖像處理。直方圖修正、灰度變換、強(qiáng)化圖像輪廓等都是常用的手段。

4.圖像分割:在圖像研究和應(yīng)用中,人們往往僅對(duì)圖像的某部分感興趣。它們一般對(duì)應(yīng)圖像中需要的那一部分分割出來(lái)。

5.圖像分析:圖像分析的內(nèi)容分為特征提取、圖像分割、符號(hào)描述和圖像的檢測(cè)與匹配。

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