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车牌定位是车牌识别的关键步骤,

为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置,基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法,由此来解决其存在的问题,该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子,实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取,然后采用Otsu算法阈值化,再对阈值化后的二值图像做数学形态算得到车牌的候选区域,后利用车牌特征去除伪车牌。


对临时车管理而言,车牌识别智能停车场管理系统,“车牌识别”有以下优点:

解决“卡管理”时,收费人员眛钱的现象;

将收费人员从人工发卡的工作中解放出来,停车场车牌识别系统,只需负责收钱——即便是配入口发卡机,宣城车牌识别,也往往需要有人帮忙在“入口发卡机”和“临时车”之间传递“临时卡”,往往偏离了“节省人力资源的初始目的”。因为临时车的停车距离往往离发卡机比较远,这是人们害怕撞到发卡机和道闸的下意识正常反映;

解决“卡管理”时,有的临时车辆混出停车场,管理方损失临时卡和停车费的情况;

解决有个别的固定车在入场的时候恶意取走临时卡,造成临时卡不断流失的情况。


车牌识别系统是否实用,重要的指标是识别率。

国际公认的识别率指标要求是24小时全天候全牌正确识别率95%~99%。识别率的统计也分为以下三种方式:

A、电影自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数。

b、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数。

c、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数。

这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。


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