小區智能車牌識別有怎樣的工作原理

社區智能車牌識別是利用車輛的動態視頻或靜態圖像自動識別車牌號碼和車牌顏色的模式識別技術。技術的核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法。一個完整的車牌識別系統應該包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時，觸發圖像采集單元，采集當前視頻圖像。車牌識別單元處理圖像，定位車牌位置，然后分割車牌中的字符進行識別，后形成車牌號碼輸出。

　　社區智能車牌識別工作原理。

　　社區智能車牌識別系統通常通過以下步驟完成識別輸出。

　　車輛檢測:可以通過埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等方式感知車輛經過，觸發圖像采集和捕捉。

　　圖像采集:通過高清攝像頭捕捉主機實時、連續地記錄和采集交通車輛。

　　預處理：噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光、伽馬校正、邊緣增強、對比度調整等。

　　車牌定位:掃描圖像預處理后的灰度圖像，確定車牌區域。

　　字符分割:在圖像中定位車牌區域后，通過灰度化和二值化，準確定位字符區域，然后根據字符的尺寸特征進行字符分割。

　　字符識別：縮放分割后的字符，提取特征，并與字符數據庫模板中的標準字符表達形式相匹配。

　　結果輸出：社區智能車牌識別結果以文本格式輸出。

　　目前市場上智能車牌識別系統的主要功能包括:

　　自動識別車牌，包括完整的車牌信息、顏色、字符、漢字、數字等；

　　自動檢測速度；

　　·非法黑牌車輛識別報警；

　　·車輛識別信息與車輛管理所車輛信息的聯動控制；

　　判斷和監控車輛的行駛方向。

　　目前，車牌識別系統在市場上的主要應用范圍包括:

　　·交通路口智能交通管理；

　　自動收集交通信息；

　　警方等執法機關設立臨時檢查站，對交通車輛進行檢查，優先識別待檢查車輛；

　　卡口自動收費系統；

　　·現代住宅小區、停車場、重要機關單位的汽車出入口管理；

　　道路治安卡口抓拍識別，交通流量監測。