車卡識別過程您瞭解嗎-上海車卡識別係統
無人值守停車場管理主要通過車卡識別、車位引導、無感支付等技術實現。當車輛進入停車場時，入口車卡識別一體機主動監測到車輛的車卡(智能道閘)，並對其身份進行識別。如果是內部車輛/已購買停車位車輛，則道閘開啓，車子駛進停車場；如果是臨停車輛，則道閘開啓並開始計算其停車時長，車輛便可開進停車場。另外攝像機可以抓拍下該車輛的進出場照片，存儲在雲服務器上。車輛離開停車場時，出口控製機自動檢測到車輛的到來，並判斷車輛身份。如果是臨時車，則計算其臨停費用，根據設定要支付費用後方可離開，或可先離場再支付；如果是內部車/已購買車位車輛，直接道閘開啓，車輛駛出停車場。在停車收費方麵，用戶可以通過車場內的自助繳費機或者瞄碼分享APP、註冊小程序等方式來完成繳費充值，這樣可以實現快速離場，不會在出入口處發生擁堵瞭。
車卡識別過程中，牌照顔色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車卡識別互相配闔、互相驗證_車卡識別係統公司小編來爲大傢娓娓道來：?
1.牌照定位
自然環境下，汽車圖像背景複雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區域是整個識別過程的關鍵。首先對採集到的頁示圖像進行大範圍相關搜索，找到符闔汽車卡照特徵的若幹區域作爲候選區，然後對這些侯選區域做進一步分析、評判，至後選定一個至佳的區域作爲牌照區域，並將其從圖像中分離出來。
2.牌照字符分割
完成牌照區域的定位後，再將牌照區域分割成單個字符，然後進行識別。字符分割一般採用垂直投影法。由於字符在垂直方向上的投影必然在字符間或字符內的間隙處取得局部至小值的附近，並且這個位置應滿足牌照的字符書寫格式、字符、尺寸限製和一些其他條件。利用垂直投影法對複雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。
3.牌照字符識別方法
主要有基於模闆匹配算法和基於人工神經網絡算法。基於模闆匹配算法首先將分割後的字符二值化並將其尺寸大小縮放爲字符數據庫中模闆的大小，然後與所有的模闆進行匹配，選擇至佳匹配作爲結果。基於人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特徵提取，然後用所獲得特徵來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特徵提取直至識別出結果。
實際應用中，車卡識別係統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生鏽、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、髙亮反光、多牌照、枷牌照等等；實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低瞭車卡識別的識別率，也正是車卡識別係統的困難和挑戰所在。爲瞭提髙識別率，除瞭不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使採集到的圖像至利於識別。
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