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車牌識(shí)別

      要實(shí)現(xiàn)交通智能化怎么可以沒有“汽車身份”的識(shí)別呢。早在上個(gè)世紀(jì)九十年初，汽車身份識(shí)別已經(jīng)引起了全世界的廣泛重視，人們開始研究有關(guān)汽車身份.證——汽車牌照自動(dòng)識(shí)別的相關(guān)問題。幾年后，汽車的另一個(gè)重要的身份象征——汽車標(biāo)志識(shí)別也成為了熱門話題。車牌識(shí)別的一般途徑為：采用計(jì)算機(jī)圖象處理技術(shù)對(duì)車牌進(jìn)行分析后自動(dòng)提取車牌信息以確定車牌號(hào)。車標(biāo)識(shí)別則基于邊緣直方圖和模板匹配相關(guān)系數(shù)混合的算法。目前車牌與車標(biāo)識(shí)別的理論已經(jīng)成熟，離線算法識(shí)別率已經(jīng)達(dá)到較高的水平，同時(shí)正向著集成化、智能化方向發(fā)展。

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車牌識(shí)別

      車牌識(shí)別技術(shù)的原理都是一樣的，具體流程如下：圖像捕捉與獲取、車牌定位、字符分割字符識(shí)別、輸出結(jié)果。不一樣的是在上述環(huán)節(jié)中采用不同的技術(shù)，比如作為核心技術(shù)的車牌定位，就可能用到(1)自適應(yīng)邊界搜索法、(2)區(qū)域生長(zhǎng)法、(3)灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法、(4)基于字符串特征增強(qiáng)的分割方法、(5)模糊聚類法、(6)基于灰度圖的車牌定位和分割法、(7)DFT變換法等等。這些技術(shù)本身都不難，難的是如何根據(jù)具體的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，選擇{zj1}針對(duì)性的算法。以國(guó)內(nèi)最{lx1}的火眼臻睛車牌識(shí)別系統(tǒng)為例，他們采用一種叫啟發(fā)式自適應(yīng)融合定位算法，也就是不僅僅利用單一一種定位方法，算法內(nèi)部對(duì)場(chǎng)景分類，然后針對(duì)不同的場(chǎng)景選擇一種或者多種算法，以保證算法效果。

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停車抓拍

      停車自動(dòng)抓拍系統(tǒng)、違章停車智能抓拍系統(tǒng)主要用于智能交通，實(shí)現(xiàn)至少80%以上違停車輛車牌的清晰化獲取，重要城市每主干路口，每年能獲取到6000個(gè)違停車輛清晰車牌信息。如果你計(jì)劃和交管部門合作，我們的產(chǎn)品，將創(chuàng)造數(shù)十倍的經(jīng)濟(jì)效益和良好的社會(huì)效益。 城市交通中的違章現(xiàn)象一直是城市中的頑疾，對(duì)道路的暢通以及行人安全均存在嚴(yán)重影響，如何規(guī)范駕駛員的駕駛行為，對(duì)違反交通規(guī)則的行為及時(shí)準(zhǔn)確的進(jìn)行取證查處，是道路監(jiān)控的關(guān)鍵問題。