太原小区识别一体机本地供应-支持二次开发
智能停车场管理系统，能大程度的满足人、管理者、使用者以及车主的需求，以少的较好的社会效益和较大的经济效益。
一般而言，进行识别的理论基础是图像分割和图像识别理论：首先对图像进行分析处理，以确定牌照在图像中的位置，然后将牌照区域提取出来，再进一步识别上面的文字字符。汽照的识别过程包括图像、预处理、、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法操作，操作流程如下：
目前，基于模板匹配和基于网络的字符匹配算法是字符匹配识别的两种方法。在模板匹配算法的基础上，首先将待识别字符二值化，将其尺寸缩放为字符数据库中模板大小，然后与所有模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。针对该匹配算法稳定性差、时间开销大等缺点，提出了基于关键点的匹配算法。该算法首先对识别字符进行关键点提取，然后去除关键点，后确定字符的分类。该算法只利用字符关键点来匹配，因而提高了识别速度，同时又具有较高的识别率。
在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的领域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测的倾角，然后对图像进行水平校正。校正也是一种有效的图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。
识别停车场管理系统是以自动识别为车辆出入口标志的智能停车场管理系统。该系统可广泛应用于营地、社区、数字社区、各种停车场等智能车辆管理系统。出入口可分为单出单入或多出多入。系统采用具有水平的OCR技术，作为系统特有的关键技术，完全抛弃了传统停车管理中使用的感应卡和纸票介质，实现了无障碍停车入库、车辆智能管理和出口自动计费等功能。它是将的OCR技术应用于停车场管理系统的全新尝试。作为一种全新的停车场管理模式和智能技术理念，它将停车场技术的潮流。
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一般而言，进行识别的理论基础是图像分割和图像识别理论：首先对图像进行分析处理，以确定牌照在图像中的位置，然后将牌照区域提取出来，再进一步识别上面的文字字符。汽照的识别过程包括图像、预处理、、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法操作，操作流程如下：
目前，基于模板匹配和基于网络的字符匹配算法是字符匹配识别的两种方法。在模板匹配算法的基础上，首先将待识别字符二值化，将其尺寸缩放为字符数据库中模板大小，然后与所有模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。针对该匹配算法稳定性差、时间开销大等缺点，提出了基于关键点的匹配算法。该算法首先对识别字符进行关键点提取，然后去除关键点，后确定字符的分类。该算法只利用字符关键点来匹配，因而提高了识别速度，同时又具有较高的识别率。
在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的领域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测的倾角，然后对图像进行水平校正。校正也是一种有效的图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。
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