支持牌照類型:普通藍(lán)牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、警車車牌、新式車牌、新式軍牌、使館車牌、港澳進(jìn)出大陸車牌。折疊編輯本段核心特色優(yōu)化的嵌入式車牌識別算法:綜合識別率99.58%;的成像自動控制:自動跟蹤光線變化、有效抑制順光和逆光;夜間抑制汽車大燈;補光燈基于圖像分析算法進(jìn)行控制，避免了傳統(tǒng)基于光敏電阻補光的不穩(wěn)定性;可脫機運行:前置數(shù)據(jù)存儲功能;無車牌車輛智能處理:多觸發(fā)機制無車牌(或嚴(yán)重污損等)車輛的正常通行管理;
在高速路的各個出入口安裝車牌識別設(shè)備，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達(dá)出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應(yīng)用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應(yīng)收款的流失。
系統(tǒng)進(jìn)行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用的算法，在基本不丟幀的情況下實現(xiàn)圖像采集、處理。若處理速度慢，則導(dǎo)致丟幀，使系統(tǒng)無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統(tǒng)識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結(jié)合具備一定的技術(shù)難度。
自然環(huán)境下，汽車圖像背景復(fù)雜、光照不均勻，如何在自然背景中準(zhǔn)確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關(guān)鍵。對采集到的視頻圖像進(jìn)行大范圍相關(guān)搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進(jìn)一步分析、評判，后選定一個佳的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。
幾乎每家都宣稱擁有高辨識率，但為了避免事后因為雙方對產(chǎn)品認(rèn)知有差異，而將運作不良的責(zé)任互相推托，用戶在采購車牌辨識系統(tǒng)時，不妨要求實地測試，而且測試時間好超過兩個禮拜，比較能判斷辨識結(jié)果是否“言過其實”。因為多變的環(huán)境，兩個禮拜應(yīng)該可以對于場域可能影響辨識率的情形，大約掌握了八成，如果只是測一天、甚至幾個小時，是無法了解的。
在日常錄入違法號牌信息中發(fā)現(xiàn)車輛號牌信息與系統(tǒng)顯示的車牌信息不符時，民警通過核查車輛信息后，把有違反交通法規(guī)的車輛信息錄入指揮中心的黑名單報警系統(tǒng)。此車在轄區(qū)內(nèi)行駛時，號牌會被系統(tǒng)自動識別報警。
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