現在，住宅區、停車(chē)場(chǎng)等很多公共停車(chē)場(chǎng)已經(jīng)摒棄了需要人工放行的老式路障，開(kāi)始使用無(wú)人看管時(shí)可以自動(dòng)放行的御金車(chē)牌識別路障。保安不再辛苦 登記放行后，車(chē)主不再需要把手伸出窗外刷卡或等待停車(chē)。那么西安停車(chē)場(chǎng)管理系統的原理是什么？車(chē)牌識別是基于圖像分割和圖像識別理論。對車(chē)牌圖像進(jìn)行分析，確定車(chē)牌在圖像中的位置，進(jìn)一步提取和識別文字字符。那么小編就一步一步給大家講解一下，車(chē)牌識別屏障是如何工作的呢？

..步：圖像采集：主機用于實(shí)時(shí)捕捉通過(guò)刺刀或車(chē)輛的非法行為，無(wú)需任何間歇性記錄和采集。

第二步：預處理：圖像質(zhì)量是影響車(chē)輛識別率的關(guān)鍵因素。因此，需要進(jìn)行噪聲過(guò)濾、自動(dòng)白平衡、自動(dòng)曝光、伽瑪校正、邊緣增強、對比度調整等。

第三步：西安停車(chē)場(chǎng)管理系統車(chē)牌定位：車(chē)牌定位的準確性直接決定了后續的字符分割和識別效果，是影響整個(gè)車(chē)牌識別率的重要因素。其核心是紋理特征分析定位算法，對圖像預處理后的灰度圖像進(jìn)行行列掃描，通過(guò)行掃描確定列方向包含車(chē)牌線(xiàn)段的候選區域，確定起始行坐標和區域的高度。然后對該區域進(jìn)行列掃描，確定其列坐標和寬度，從而確定車(chē)牌區域。通過(guò)這樣的算法，可以定位圖像中的所有車(chē)牌。

Step 4：字符分割：在圖像中定位到車(chē)牌區域后，通過(guò)灰度、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理進(jìn)一步準確定位字符區域，然后根據字符大小特征提出動(dòng)態(tài)運動(dòng)。模板方法執行字符分割并規范化字符大小。 

Step 5：字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放和特征提取，得到特定字符的表達形式，然后通過(guò)分類(lèi)判別函數和分類(lèi)規則，通過(guò)與字符庫模板中的標準字符表達形式進(jìn)行匹配和判別，可以識別輸入字符圖像。.后一步：結果輸出：以文本格式輸出車(chē)牌識別結果。無(wú)人智能系統開(kāi)發(fā)應用市場(chǎng)剛剛起步，競爭相對較小。國內開(kāi)發(fā)此類(lèi)系統的企業(yè)屈指可數，其中不少處于仿制開(kāi)發(fā)階段。項目行業(yè)的技術(shù)壁壘尚未出現。宇進(jìn)科技投資于軟硬件開(kāi)發(fā)。豫津的資金和人力，讓豫津的無(wú)人超市、車(chē)牌自動(dòng)識別、一卡通等無(wú)人系統遙遙..。

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