邯郸溪金供应安装车牌识别

车牌识别系统的基本硬件配置包括相机、主、采集卡、照明设备。该软件包括带有车牌识别的图像分析和处理软件以及满足特定应用需求的后台管理软件。
然后车牌识别系统以两种产品形式出现，一种是软件和硬件集成，或硬件实现识别功能模块，以形成完整的硬件车牌标识符，如DSP。另一种形式是开放式软、硬件架构，其中硬件使用标准工业产品和软件作为嵌入式软件。两种产品形式各有利弊。开放系统的优势在于，由于硬件使用标准工业产品，操作和维护易于掌握，可以从任何制造商处获得备件采购，并且*担心因*性故障或采购困难制造商的失败或供应不足。当用户操作产品时，软件和硬件集成产品更易于操作和控制。它也更容易掌握，以便以后进行维护和调试。
触发模式。
车牌识别系统有两种触发模式，一种是外围触发，另一种是视频触发。
外围触发模式是指通过使用线圈、红外线或其他检测器来检测车辆通过信号。在接收到车辆触发信号之后，牌照识别系统收集车辆图像，自动识别牌照，并执行后续处理。
视频触发方法是指采用动态运动目标序列图像分析处理技术的车牌识别系统，实时检测车道内的车辆运动状况，发现车辆通过时车辆图像被捕获，车牌被识别，并执行后续处理。视频触发方法不需要线圈、红外线或其他硬件车辆检测器。
1、间接方法：通过识别存储在IC卡中的车牌信息或安装在车内的条形码来识别车牌和相关信息。 IC卡技术识别准确率高，运行可靠，可全天工作，但整套设备价格昂贵，硬件设备复杂，不适合异地操作。条码技术具有快速识别速度、高精度、可靠性和成本低端优势，但对扫描仪要求很高。另外，两者都需要制定全国统一的标准，并且不可能检查汽车的、条形码是否一致，这也是一个技术上的缺点，这使得它很难在短时间内推广。
2、直接法：基于图像的车牌识别技术是一种直接的方法，是一种被动式车牌智能识别方法，可用于移动状态车辆或静止状态车辆，*任何车载发射装置传输车牌信号。车牌号用于非接触式信息收集和实时智能识别。与间接方法识别系统相比，首先，该系统节省了设备布置和大量资金，从而提高了经济效益。其次，由于采用先进的计算机应用技术，可以提高识别速度，更好地解决实时性。问题;再次，它是基于图像识别的，因此系统中的识别错误可以通过人的参与来解决，而其他方法难以与人交互。
直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术和人工神经网络技术。
1、图像处理技术：图像处理技术在解决车牌识别问题上的应用研究始于20世纪80年代，但在国内外，它只讨论了车牌识别中的一个具体问题，通常只使用简单的图像处理技术解决它没有形成一个完整的系统系统。识别过程是使用工业电视摄像机拍摄汽车前部的图像，然后将其交给计算机进行简单处理，后还需要手动干预，如车辆牌照中的汉字识别。 1985年，有人利用常用的图像处理技术，提出了基于汉字提取的汉字识别分类。根据汉字的投影直方图，选择浮动闭合值，提取汉字在垂直方向上的峰值。表格方法用于对汉字进行粗略分类;然后根据汉字在水平方向上的投影直方图，选择合适的闭合值，然后进行定量处理，形成可变长度的链码，然后用动态规划方法找到标准图案链码。达到较小距离，细分仪用于完成中文名称的自动识别。
2、传统的模式识别技术。传统的模式识别技术是指结构特征方法，统计特征方法等。 20世纪90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现对汽车牌照识别的系统研究。 1990年，AS.Johnson等人利用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车牌自动识别系统。系统分为三个部分：图像分割、特征提取和模板构造、字符识别。使用对应于不同阈值的不同直方图，使用大量统计实验来确定图像直方图的阈值范围，从而根据与特定阈值对应的直方图对车牌进行分段，然后预设标准字符模板用于模式。匹配标识角色。
3、人工神经网络技术。近年来，一些拥有先进计算机和相关技术的国家已经开始探索利用人工神经网络技术来解决车牌自动识别的问题。例如，1994年，MMMFANHY成功使用BAM神经网络方法自动识别车牌BAM上的字符。神经网络是由相同神经元组成的双向关联单层网络。每个字符模板对应一个一的BAM矩阵，并通过与车牌上的字符进行比较来识别正确的车牌号码。
这种使用BAM神经网络的方法的缺点是非反射识别系统的分辨率与存储容量和处理速度相矛盾。