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车牌识别对输入的彩色图像进行灰度化处理

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车牌识别对输入的彩色图像进行灰度化处理

发布日期:2019-03-18 作者: 点击:

哈尔滨车牌识别彩色图像包含更多的信息,但是直接对彩色图像进行处理的话,系统的执行速度将会降低,储存空间也会变大。彩色图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法,在模式识别领域得到广泛的运用,合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助,能够节省储存空间,加快处理速度。

哈尔滨车牌识别

边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况,标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量,并且剔除不相关的信息,保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测,虽然,在原理上,可以用更高阶的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象,三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外,二阶导数还可以说明灰度突变的类型,在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感,解决的办法是先对图像进行平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。


其主要特点如下:


识别系统对环境的依赖性降低至最低程度,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。


可识别的最小号牌宽度为70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200 km/h,单车道流量为30辆/分钟时仍可保证高识别率(>95%)。


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,避免破坏路面。


工程安装简便、运行稳定,不干扰用户已有系。


无需地感及车辆检测器,节省成本且施工简单快速,极大的缩短施工时间。


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


注意:我司产品特有的功能,固定车辆和临时车辆都可实现脱机收费。比如在实际应用中或多或少都会出现一些电脑死机或者电脑系统瘫痪等不确定因素,脱机识别的意思就是在出现这些问题的时候系统仍可自行运作,正常收费车辆通行不会出现系统瘫痪这种情况,待电脑维修好与停车场系统连接上后这部分信息自动上传到电脑供管理人员参考。(很多厂家只是固定车辆能达到脱机的功能临时车辆并不能实现脱机)


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