吴江车牌识别 免费上门安装
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产品描述

监控报警,车辆进入黑名单,例如:想要或报告车辆损失欠费,未年检车辆、肇事逃逸、违章车辆等,需要将车牌号码输入到系统中,安装在车牌识别系统中指定的交叉口的智能设备、卡口或进行放置,由执法人员系统将阅读所有通过车辆的车牌号和系统中的黑名单,一旦发现指定的车辆立即发出报警信息.
该系统可以全天工作,不中断,不疲劳,低误码率.它能适应高速行驶的车辆,能在不影响正常交通的情况下完成车辆运动过程中的任务.司机不会意识到高度隐私.该系统的应用将大大提高执法效率.
超速罚款,智能车牌识别系统技术结合测速设备,可用于惩罚车辆超速违章,常用于高速公路.具体应用是:在道路上设置车速监控点,捕捉超速车辆,识别车牌号,并将车辆的车牌号和图片发送到各个出口.在每一个设置中,处罚与智能识别的车辆牌照识别设备和号码,并已收到的数量超速车辆,一旦号码是相同的执法通知警告装置.
与传统的超速监控方式相比,该应用可以节省警力,降低执法人员的强度,而且安全、、隐蔽,驾驶员需要时刻提醒自己不要超速行驶,大大减少了超速行驶.
车辆出入管理,智能车牌识别设备安装在内外,记录车辆的车牌号、存取时间,并结合自动门、栏杆机控制设备,实现车辆的自动管理.在停车场,可以自动计时收费,自动计算停车位数,并计算提示时间.停车费的自动管理可以节省人力,提率.
智能小区的应用,可以自动判断入境车辆是否属于该小区,实现了非内部车辆的自动计时收费.在某些单元中,应用程序还可以与车辆调度系统相结合,自动、客观地记录机组的车辆.
吴江车牌识别
基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括车牌图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生负面的心理影响,也不会对环境产生新的电子污染,属于绿色环保技术。



自然光路是指白天利用自然光、夜间辅助照源、彩色摄像机采集车辆的真实彩色图像,并通过彩色图像分析处理方法对车牌进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线,与人眼感光习惯一致,真彩色图像可以反映车辆及其周围环境的图像信息,不仅可以用来识别车牌,并可用于识别车牌颜色、车、数车模型,如颜色特征。


利用摄像头采集图像,同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工辅助图像取证判别,可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。


红外光路是利用车牌反射和红外光学特性,利用红外摄像机采集车辆的灰度图像,由于红外的特性,车辆几乎只能在图像中看到车牌,然后用黑白图像处理的方法来识别车牌。在950nm红外照明装置可以捕捉到一个好的反光车牌图像。因为红外光不是可见光,所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。


此外,红外照明器提供恒定的光,所拍摄的图像是相同的,无论它是亮的一天或黑暗的小时的一天。一的例外是白天,有时会看到一些许可证的细节,因为晴天时太阳光的影响。使用红外灯的缺点是捕获的车牌图像不是彩色的,不能获得车辆图像,严重依赖于车牌的反光材料。
吴江车牌识别
车牌识别系统解决方案
一、用户需求分析
在现代化停车场管理中,涉及到各方面的管理,其中车辆的管理是一个重要的方面。尤其是对特殊停车场、大院及政府机关、小区而言,要求对各种车辆实时地进行严格的管理,对其出入的时间进行严格的监视,并对各类车辆进行登记(包括内部车辆和外部车辆)和识别。对大规模的场区中,各种出入的车辆较多,如每辆车都要进行人工判断,既费时,又不利于管理和查询,保卫工作比较困难,效率低下。为了改善这种与现代化停车场、大院及政府机关、小区等不相称的管理模式,需要尽快实现车辆管理工作的自动化、智能化,并以计算机网络的形式进行管理,对所有出入口的车辆进行有效地、准确地监测和管理。要求系统提供相应的应用软件,实现营区管理的率、智能化。 该系统是利用视频流的车牌自动识别算法,或者地感触发,对车辆进行抓拍、号牌识别,当车辆进入小区入口时,车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码,将车牌号码,颜色,车牌特征数据,入场时间信息等传记录下来,车辆可无障碍出入停车场,为用户提供了一种崭新的服务模式。 系统自动识别进入小区车辆的号码和车牌特征,验证用户的合法身份,自动比对黑名单库,自动报警,并可对整个停车场情况进行监控和管理,包括出入口管理,内部管理,采集,存储数据和系统工作状态,以便管理员进行监控,维护,统计,查询和打印报表等工作。车辆出入小区,完全处于系统监控之下,使小区的出入,收费,防盗,车位管理完全智能化、自动化并具有方便快捷,安全可靠的优点. 其主要特点如下:识别系统对环境的依赖性降低至低程度,可实现全天候正常工作,且识别率保持较高水平。基于LPR识别系统提高了识别的速度和准确性。可识别的小号牌宽度为80个像素适应复杂的气候及光照条件,如阴天、雨天、晚上仍可保证高识别率。适应高速大流量,车速在20km/h,单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(98%)。实现对视频图像的逐帧处理,视频流触发,不用埋设地感线圈(双通道),避免破坏路面。工程安装简便、运行稳定,不干扰用户已有系。具有极高的处理能力,对车辆行进过程中所有图像都进行识别和处理,不依赖于单张图片,有效提高设备对复杂环境的适应能力 1.1、对不同光照的适应能力 在工程现场环境比较复杂,例如:烟雾、雨雪、日光不同角度的照射、车灯以及大型广告牌等都有可能对识别系统造成干扰,特别是采用外触发方式的识别设备,其识别率严重依赖于所抓拍的图片,当抓拍的瞬间,车辆牌照处在受干扰位置,会造成误识别。 我公司的车牌识别算法对视频图像进行逐帧实时处理,车辆在运动过程中,角度、光照是不断变化的,总会在某些时刻车牌是清晰的,一定会采集到一些车牌清晰的视频帧用于分析和识别,因此我公司的车牌识别设备对光线、气候的抗干扰能力极强。 1.2、对闯关车辆和超低速行驶车辆的适应能力 由于采用高速算法平台,适应时速20公里/小时的车速,使得车辆在超高速(闯关冲卡车辆)行驶或超低速行驶时都能准确识别车牌号码抓拍图片,避免了因高速车辆通行路口无法捕获的现象发生。
吴江车牌识别
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