





系统进行视频车辆检测,需要具备很高的处理速度并采用算法,在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢,则导致丢帧,使系统无法检测到行驶速度较快的车辆,同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理,影响系统识别率。因此,将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置蕞佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。为了提高识别率,除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件,使采集到的图像蕞利于识别。
***识别系统******模块
******模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。***系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的******新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
***识别系统***矫正及精***模块
由于受拍摄条件的限制,图像中的***总不可避免存在一定的倾斜,需要一个矫正和精***环节来进一步提高***图像的质量,为切分和识别模块做准备。随着人们生活水平的提高,人们对停车环境和生活品质也提出了更高的要求,停车场收费系统的功能越来越丰富,智能化成停车场大势所趋,但是要想真正实现智能化的管理,停车场收费系统还需要进一步地完善自身的功能要求。使用精心设计的快速图像处理滤波器,不仅计算快速,而且利用的是***的整体信息,避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对***进行精***,进一步减少非***区域的影响。