东营安防车牌识别管理系统上门安装

随着信息时代的到来，现代智能交通系统能够很轻易的识别出汽车牌照，这是智能交通管理的标志之一。智能交通管理系统的牌照识别集合了图像采集和预处理、车牌定位技术、字符分割和字符识别等相关技术。其中，车牌定位、字符分割和字符识别是关键的技术，也是本次毕业设计的难点所在。正确利用好这三种关键技术，将有助于牌照识别的实时性和准确性，对于智能交通系统的实现有着决定性作用。在MATLAB软件开发环境下，系统对图像进行预处理、然后将预处理后的图像进行定位分割，后识别出相应牌照上的字符，这样就可以模拟设计出汽车牌照识别系统。本文的图像预处理模块是将图像灰度化和用Canny算子进行边缘检测，汽车牌照定位依据是它的颜色特征，使用MATLAB中的Radon函数和Imrotate函数来进行车牌矫正；分割字符时，需要先找到连续的文字块，然后根据长度大小来确定是否分割，假如所找到的连续文字块的长度大于阈值，那么就表示可以对此文字块进行分割。并且为了能对车牌上的字符进行正确的识别，本文将采用BP神经网络算法。后设计GUI界面，使界面更加简洁明了，便于操作。根据实验得出的结论，这种方式可以对蓝色的车牌进行、的识别，同时，也对光照、旋转和噪声表现出很好的鲁棒性，定位精度和识别正确率甚至可以超过90%。

智能车牌识别一体机工程识别数据：人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。人脸识别配合程度：现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。广州智能车牌识别一体机工程

拓展性差异：因为视频车位引导能够识别停车位具体车辆信息，所以常跟反向寻车系统搭配使用。反向寻车系统通过视频车位引导收集的车位信息图片及分析处理后的数据，储存在后台，当车主通过场内反向查询机或APP上输入对应车辆信息时，数据上传到并对储存库进行对比，终给出具体车辆停车信息或无该车辆对应信息。
可以满足对各设备的供电，如果控制总线之类的，建议采用RVV-3*，因为需要考虑到岗亭供电等设备。2.通讯线。通讯线是设备用来跟电脑连接的，这个要看您采用哪种通讯方式，比如您要是采用的是RS485通讯，通讯线一般是采用RVVPJ-3*的双绞屏蔽线;3.控制信号新。

几乎所有高新科技都可促进其发展，尤其是信息时代的来临，更为该发展提供契机。安防工程的技术要点包括入侵报警系统、视频监控系统、出入口控制系统以及电子巡查系统四
目前道路交通压力剧增，如何缓解车辆过多的压力是智慧交通研究中心的关键一环。而智慧交通是旨在建立起一种大范围、、实时、准确、的交通运输管理系统，进而成为可以有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、交通安全、提高运输效率的重要手段。

那么如何实现车牌识别的呢，下面简单说说：
对现存的车牌识别算法进行了研究，在诸多算法中寻找到一种适合在Android、iOS平台上运行的算法。先通过智能手机的摄像头获得车牌的彩色图像，然后将采集到的图像进处理，包括通过YUV模型进行灰度化，分段线性变换进行灰度拉升，二值化，Roberts算子进行边缘检测，数学形态学处理等，然后通过Hough变换进行车牌矫正，其次用双投影和灰度跳变的方法实现车牌的定位、分割，后通过模板匹配实现车牌识别。

移动端车牌识别实现的过程简单为以下几个部分：

图像采集：通过智能手机摄像头拍摄车牌图像。

预处理：灰度化、二值化、边缘增强、噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、对比度调整等。

车牌定位：在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，确定车牌区域，车牌切斜校正。

字符分割：在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、二值化等处理，定位字符区域，然后根据字符尺寸特征进行字符分割。

字符识别：对分割后的字符进行缩放、特征提取，与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别。

结果输出：将车牌识别的结果以文本格式输出。