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店齡5年 · 
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山西省太原市
主營產(chǎn)品: 車牌識(shí)別系統(tǒng), 道閘, 廣告道閘, 升降柱, 門禁, 工地實(shí)名通道, 擺閘, 翼閘, 廣告門, 平開門, 崗?fù)? 全高轉(zhuǎn)閘, 樓宇對講
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店齡5年 · 企業(yè)認(rèn)證 · 山西省太原市 太原飛凡科技有限公司
主營產(chǎn)品： 車牌識(shí)別系統(tǒng), 道閘, 廣告道閘, 升降柱, 門禁, 工地實(shí)名通道, 擺閘, 翼閘, 廣告門, 平開門, 崗?fù)? 全高轉(zhuǎn)閘, 樓宇對講
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晉中車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保本地安裝-多款供選
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車牌識(shí)別系統(tǒng), 道閘, 廣告道閘, 升降柱, 門禁, 工地實(shí)名通道, 擺閘, 翼閘, 廣告門, 平開門, 崗?fù)? 全高轉(zhuǎn)閘, 樓宇對講
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商品參數(shù)
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品牌 百勝智能
型號(hào) 車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保
識(shí)別率 ＞99.9%
車牌識(shí)別像素 300W、400W可選
相機(jī)電源 DC5V
顯示屏 四行多色自定義顯示屏
識(shí)別類型 黃牌、藍(lán)牌、新能源等
適配道閘類型 直桿、柵欄、空降閘、廣告道閘、伸縮門等
平臺(tái)對接 支持智慧城市、智慧環(huán)保、智慧停車等對接
發(fā)貨地址 晉中車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保庫房
安裝支持 可提供安裝及一年期質(zhì)保
商品介紹
晉中車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保本地安裝-多款供選
車牌識(shí)別系統(tǒng)可搭配直桿道閘、柵欄道閘、廣告道閘等形成對停車場的智能化管理。
車牌文字識(shí)別該方法將字符分割后的字符灰度圖像進(jìn)行歸一化、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板匹配，終選擇匹配度高的字符作為識(shí)別結(jié)果，其中容易混淆的字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。常見的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法、Adaboost分類方法等。該方法具有識(shí)別速度快、方法簡單等優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有的困難；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但時(shí)間長。在不可見的測試樣本中，支持向量機(jī)方法能夠更好地識(shí)別和減少訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能夠集中在較為重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，具有快速、實(shí)時(shí)的特點(diǎn)。我們的汽車牌照由漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字三種字符組成，并采用統(tǒng)一的樣式，便于識(shí)別過程。
需要解決的主要問題本系統(tǒng)要解決的問題是：1、車牌圖像信息的獲取。二是實(shí)現(xiàn)圖像處理算法。3、車牌準(zhǔn)確提取。4、品質(zhì)入庫。三、設(shè)計(jì)方案1。系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)及運(yùn)行環(huán)境本程序?qū)⒉捎?span lang="EN-US">visualstdio2010開發(fā)環(huán)境進(jìn)行開發(fā)，windows7進(jìn)行測試，測試樣本將使用自己拍攝的汽車圖片，以確保程序的正確性和可靠性。
設(shè)計(jì)目標(biāo)：車牌識(shí)別系統(tǒng)是圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)，應(yīng)用也越來越廣泛。汽車牌照識(shí)別主要包括車牌、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別三大部分。近幾年來，許多學(xué)者對此進(jìn)行了深入的研究和探討，提出了基于紋理特征、顏色信息以及運(yùn)用數(shù)學(xué)工具的車牌方法，以及基于投影分析、連通域分析的字符分割方法以及模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的字符識(shí)別方法。針對國內(nèi)外車牌識(shí)別的特點(diǎn)，在總結(jié)國內(nèi)外車牌識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)有方法的優(yōu)勢，結(jié)合數(shù)學(xué)工具，提高車牌識(shí)別的速度和精度。
灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度圖像的幾何特征和車牌區(qū)域的邊緣灰度直方圖特征，再根據(jù)車牌的幾何形狀特征，對車牌進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，即認(rèn)為是車牌車牌的真實(shí)車牌；(3)灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度線的幾何特征和車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，就可以確定車牌的真實(shí)感；灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再利用車牌的幾何特征和車牌區(qū)域的邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，就可以得到真實(shí)的車牌車牌；(4)灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度圖像的灰度直方圖來分割車牌的位置，然后根據(jù)車牌的幾何特征，對車牌區(qū)域進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，再用一種模糊的方法來分割車牌。
晉中車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保本地安裝-多款供選
車牌識(shí)別系統(tǒng)可搭配直桿道閘、柵欄道閘、廣告道閘等形成對停車場的智能化管理。
車牌文字識(shí)別該方法將字符分割后的字符灰度圖像進(jìn)行歸一化、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)或與字符數(shù)據(jù)庫模板匹配，終選擇匹配度高的字符作為識(shí)別結(jié)果，其中容易混淆的字符包括：0與D、0與Q、2與Z、8與B、5與S、6與G、4與A等。常見的字符識(shí)別算法有：模板匹配法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法、Adaboost分類方法等。該方法具有識(shí)別速度快、方法簡單等優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是對斷裂、污損等情況的處理有的困難；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、分類能力強(qiáng)但時(shí)間長。在不可見的測試樣本中，支持向量機(jī)方法能夠更好地識(shí)別和減少訓(xùn)練樣本；Adaboost分類法能夠集中在較為重要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，具有快速、實(shí)時(shí)的特點(diǎn)。我們的汽車牌照由漢字、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字三種字符組成，并采用統(tǒng)一的樣式，便于識(shí)別過程。
需要解決的主要問題本系統(tǒng)要解決的問題是：1、車牌圖像信息的獲取。二是實(shí)現(xiàn)圖像處理算法。3、車牌準(zhǔn)確提取。4、品質(zhì)入庫。三、設(shè)計(jì)方案1。系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)及運(yùn)行環(huán)境本程序?qū)⒉捎?span lang="EN-US">visualstdio2010開發(fā)環(huán)境進(jìn)行開發(fā)，windows7進(jìn)行測試，測試樣本將使用自己拍攝的汽車圖片，以確保程序的正確性和可靠性。
設(shè)計(jì)目標(biāo)：車牌識(shí)別系統(tǒng)是圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)的一個(gè)研究熱點(diǎn)，應(yīng)用也越來越廣泛。汽車牌照識(shí)別主要包括車牌、車牌字符分割、車牌字符識(shí)別三大部分。近幾年來，許多學(xué)者對此進(jìn)行了深入的研究和探討，提出了基于紋理特征、顏色信息以及運(yùn)用數(shù)學(xué)工具的車牌方法，以及基于投影分析、連通域分析的字符分割方法以及模板匹配、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的字符識(shí)別方法。針對國內(nèi)外車牌識(shí)別的特點(diǎn)，在總結(jié)國內(nèi)外車牌識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)有方法的優(yōu)勢，結(jié)合數(shù)學(xué)工具，提高車牌識(shí)別的速度和精度。
灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度圖像的幾何特征和車牌區(qū)域的邊緣灰度直方圖特征，再根據(jù)車牌的幾何形狀特征，對車牌進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，即認(rèn)為是車牌車牌的真實(shí)車牌；(3)灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度線的幾何特征和車牌區(qū)域內(nèi)的邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，就可以確定車牌的真實(shí)感；灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再利用車牌的幾何特征和車牌區(qū)域的邊緣灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征，就可以得到真實(shí)的車牌車牌；(4)灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法則，再用灰度圖像的灰度直方圖來分割車牌的位置，然后根據(jù)車牌的幾何特征，對車牌區(qū)域進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，再用一種模糊的方法來分割車牌。
晉中車牌識(shí)別對接可對接環(huán)保本地安裝-多款供選
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公司名稱 太原飛凡科技有限公司
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