車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息（含漢字字符、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色）進(jìn)行處理的技術(shù)。近些年,計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展和數(shù)字圖像技術(shù)的日趨成熟，為傳統(tǒng)的交通管理帶來(lái)重大轉(zhuǎn)變車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，它以數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車(chē)輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析，得到每一輛汽車(chē)全部的車(chē)牌號(hào)碼，從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車(chē)場(chǎng)收費(fèi)管理，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量，車(chē)輛定位，汽車(chē)防盜，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管、闖紅燈電子警察、公路收費(fèi)站等等功能。 牌識(shí)別技術(shù)走向快速發(fā)展階段的必經(jīng)之路。蚌埠智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)聯(lián)系方式

  車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車(chē)輛并自動(dòng)提取車(chē)輛牌照信息?，F(xiàn)在很多小區(qū)、停車(chē)場(chǎng)、辦公樓等場(chǎng)所，都會(huì)使用車(chē)牌識(shí)別來(lái)控制車(chē)輛的進(jìn)出、收費(fèi)。出入無(wú)需刷卡、登記，可做到出入口無(wú)人管理，無(wú)障礙通行。不僅能夠節(jié)省卡或票的成本支出，也可以節(jié)省相對(duì)的人員費(fèi)用。它具有靈活的收費(fèi)方式，強(qiáng)大的綜合管理能力、以及停車(chē)場(chǎng)車(chē)輛信息的統(tǒng)計(jì)與查詢(xún)。這些優(yōu)勢(shì)能夠很好地應(yīng)用于公路收費(fèi)、停車(chē)管理、車(chē)輛檢測(cè)等等有車(chē)輛身份識(shí)別需求的。車(chē)牌是識(shí)別系統(tǒng)將出入的車(chē)輛車(chē)牌號(hào)作為車(chē)輛管理的憑證，能夠自動(dòng)采集車(chē)輛的牌號(hào)、特征，能夠作為停車(chē)管理，安全認(rèn)證，證據(jù)的原始數(shù)據(jù)。常州藍(lán)牙車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)怎么樣對(duì)車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的研究也隨之發(fā)展。

  隨著我國(guó)交通運(yùn)輸?shù)牟粩喟l(fā)展，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTrafficSystem，簡(jiǎn)稱(chēng)ITS)的推廣變的越來(lái)越重要，而作為ITS的一個(gè)重要組成部分，車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)(vehiclelicenseplaterecognitionsystem，簡(jiǎn)稱(chēng)LPR)對(duì)于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測(cè)，交通控制于透導(dǎo)，機(jī)場(chǎng)，港口，小區(qū)的車(chē)輛管理不停車(chē)自動(dòng)收費(fèi)，闖紅燈等違章車(chē)輛監(jiān)控以及車(chē)輛安全防盜等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。由于牌照是機(jī)動(dòng)車(chē)輛管理的標(biāo)識(shí)符號(hào)，因此，車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)的研究在機(jī)動(dòng)車(chē)管理方面具有十分重要的實(shí)際意義。

   車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，近幾年來(lái)，計(jì)算機(jī)及相關(guān)技術(shù)發(fā)達(dá)的一些國(guó)家開(kāi)始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決車(chē)牌自動(dòng)識(shí)別問(wèn)題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運(yùn)用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由相同神經(jīng)元構(gòu)成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)字符模板對(duì)應(yīng)著一個(gè)BAM矩陣，通過(guò)與車(chē)牌上的字符比較，識(shí)別出正確的車(chē)牌號(hào)碼。這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的缺點(diǎn)是無(wú)映解決識(shí)別系統(tǒng)存儲(chǔ)容量和處理速度相矛盾的問(wèn)題。 車(chē)輛牌照識(shí)別系統(tǒng)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及圖像處理在現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)一項(xiàng)重要的功能。

  實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。牌照質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車(chē)輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車(chē)牌識(shí)別的識(shí)別率，也正是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識(shí)別率，除了不斷地完善識(shí)別算法還應(yīng)該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像有利于識(shí)別。汽車(chē)牌照識(shí)別系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)。湖州高速車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)

為便于車(chē)輛的管理，每一輛汽車(chē)都配有不同的牌照。蚌埠智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)聯(lián)系方式

   車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)有兩種觸發(fā)方式，一種是外設(shè)觸發(fā)，另一種是視頻觸發(fā)。外設(shè)觸發(fā)工作方式是指采用線圈、紅外或其他檢測(cè)器檢測(cè)車(chē)輛通過(guò)信號(hào)，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)接受到車(chē)輛觸發(fā)信號(hào)后，采集車(chē)輛圖像，自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌，以及進(jìn)行后續(xù)處理。該方法的優(yōu)點(diǎn)是觸發(fā)率高，性能穩(wěn)定；缺點(diǎn)是需要切割地面鋪設(shè)線圈，施工量大。視頻觸發(fā)方式是指車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)序列圖像分析處理技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)車(chē)道上車(chē)輛移動(dòng)狀況，發(fā)現(xiàn)車(chē)輛通過(guò)時(shí)捕捉車(chē)輛圖像，識(shí)別車(chē)牌照，并進(jìn)行后續(xù)處理。視頻觸發(fā)方式不需借助線圈、紅外或其他硬件車(chē)輛檢測(cè)器。該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車(chē)檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，蚌埠智能車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)聯(lián)系方式

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