车牌识别系统采用高度模块化的设计,小区车牌识别系统,将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。车牌---模块车牌---模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌---模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型,使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地---和预测,智能车牌识别系统,终只输出一个识别结果。
车牌识别基本内容。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础,对---机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析,得到每一辆汽车唯1一的---码,从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理,交通流量控制指标测量,车辆定位,汽车防盗,高速公路超1速自动化---等等功能。对于维护交通安全和城市治安,防止交通堵塞,实现交通自动化管理有着现实的意义。
车牌识别系统的关键技术及算法。sobel边缘检---子:这样使得sobel算子对噪声有抑制作用,因此不会出现很多孤立的边缘像素点,不过sobel算子对边缘的定位不是很精1确,图像的边界宽度往往---一个像素,车牌识别,不适合对边缘定位准确性要求---的应用。与prewitt相似,sobel算子也是通过像素平均来实现的,也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的,所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的,会有一定程度的断开。
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