晋中自动识别系统供应-适配多种道闸
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。
垂直方向上的字符投射在字符之间或字符之间的空隙处取得局部小值，所以对字符的分片位置应在上述局部小值附近，且该位置要满足标准数目、字符尺寸等条件，才能排除复杂环境下错误。检测每一坐标在水平方向上从左至右的投影数值，当检测到个投影值不为零的坐标时，可以将该首字符的左边界视为该首字符的左边界，而该坐标检测到的个投射值为零的坐标可以被视为首字符的右边界，其余字符的边界与此相同。消除可能出现的误切，并通过字符的平均字宽和两字符左边界的平均距离消除。如果字符宽度小于平均字宽比例(例如0.2)，则被视为无效字符；字符前后两个字符距离小于平均距离，并且此距离与字宽之和不大于平均距离，则将其合并为一个字符；对于字宽如0.2等，则将其作为一个字符进行合并；对于字宽小于平均字宽比例(如2.4)的字符，则将其视为无效字符。字符及颜色识别。
其具体方法是，将所要识别的字符位图提取字符特征加权值，然后逐个与该类型相关的已知字符的标准特征库加权值进行比较，从中选取佳字符作为识别结果，而当该理想字符相关的特征加权小于给定的小经验值小于给定的小经验值时，它就认为字符匹配成功，并且当理想字符相关的特征加权值大于给定的大经验值时，它被视为匹配错误，如用“？”代替。对易混淆字符需要做进一步的细节区分五、颜色识别对于二值转换后的图像依据我国汽照的特点，很容易分辨出白色的底色，但是对于蓝底白字和黑底白字需要进—步从原灰度中提取特征，如可以提取分隔符区域，即截取第二个字符右边界和第三个字符的左边界的区，通过分析该区域的灰度来区分蓝色和黑色底色，因为黑色和蓝色灰度之间有明显区别。
文字识别该方法将字符分割后的字符灰度图像进行特征提取、机器学习或与字符数据库模板匹配，终选择匹配度高的字符作为识别结果，其中容易混淆的字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。常见的字符识别算法有：模板匹配法、网络方法、支持向量机方法、Adaboost分类方法等。该方法具有识别速度快、方法简单等优点，缺点是对断裂、污损等情况的处理有的困难；网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但时间长。在不可见的测试样本中，支持向量机方法能够更好地识别和减少训练样本；Adaboost分类法能够集中在较为重要的训练数据上，具有快速、实时的特点。我们的汽照由汉字、英文字母、阿拉伯数字三种字符组成，并采用统一的样式，便于识别过程。
此时的车辆数字图像虽未被人为损坏，但在实际道路上行驶的车辆，由于种种原因，往往导致车辆图像效果不理想，如外界光线对的不均匀反射、强阳光形成的处阴影、摄像机快门值设置过大而造成的车辆图像不够理想等。这给的模糊识别增加了难度，任何、的识别软件在现有技术条件下都不能达到的正确识别率。但是我们可以在识别车辆图像之前根据不同的应用特征进行预处理，尽可能提高的正确识别率，这些预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
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文字识别该方法将字符分割后的字符灰度图像进行特征提取、机器学习或与字符数据库模板匹配，终选择匹配度高的字符作为识别结果，其中容易混淆的字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。常见的字符识别算法有：模板匹配法、网络方法、支持向量机方法、Adaboost分类方法等。该方法具有识别速度快、方法简单等优点，缺点是对断裂、污损等情况的处理有的困难；网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但时间长。在不可见的测试样本中，支持向量机方法能够更好地识别和减少训练样本；Adaboost分类法能够集中在较为重要的训练数据上，具有快速、实时的特点。我们的汽照由汉字、英文字母、阿拉伯数字三种字符组成，并采用统一的样式，便于识别过程。
此时的车辆数字图像虽未被人为损坏，但在实际道路上行驶的车辆，由于种种原因，往往导致车辆图像效果不理想，如外界光线对的不均匀反射、强阳光形成的处阴影、摄像机快门值设置过大而造成的车辆图像不够理想等。这给的模糊识别增加了难度，任何、的识别软件在现有技术条件下都不能达到的正确识别率。但是我们可以在识别车辆图像之前根据不同的应用特征进行预处理，尽可能提高的正确识别率，这些预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
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