电动道闸-芜湖道闸-芜湖召亮门禁系统
车牌识别系统之车牌校正
车牌识别技术的实现过程简单分为：获取图像—预处理—车牌定位—车牌校正—字符分割—字符识别。今天咱们就着重来分享下“车牌校正”过程。
由于受拍摄角度、镜头等因素的影响，图像中的车牌存在水平倾斜、垂直倾斜或梯形畸变等变形，人行道闸，这给后续的识别处理带来了困难。如果在定位到车牌后先进行车牌校正处理，这样做有利于去除车牌边框等噪声，更有利于字符识别。目前常用校正方法有：hough变换法，通过检测车牌上下、左右边框直线来计算倾斜角度；旋转投影法，通过按不同角度将图像在水平轴上进行垂直投影，其投影值为0的点数之和较大时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征、求出颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度；方差较小法，根据字符在垂直方向投影点的坐标方差较小导出垂直倾斜角的闭合表达式，从而确定垂直倾斜角度；利用检测到的车牌的四个顶点经过相关矩阵变换后实现车牌的畸变校正。水平和垂直倾斜、梯形畸变。
车牌识别系统是怎么对车牌进行识别的？
基于计算机视觉技术的车牌识别系统通常包括车牌图像采集、车牌定位、字符分割、光学字符识别五个步骤。汽车图像采集模式决定车牌识别技术路线。国际上的两条主要技术路线是自然光和红外图像的获取和识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。自然光路是指白天利用自然光、夜间辅助照明光源、彩色摄像机采集车辆的真实图像，并通过图像分析处理方法对车牌进行识别的方法。自然光真彩色识别技术路线，与人眼感光习惯一致，通道闸，图像可以反映车辆及其周围环境的图像信息，不仅可以用来识别车牌，并可用于识别车牌颜色、车、数车模型，如颜色特征。
利用摄像头采集图像，同时实现所有前端基本视频信息的采集、识别和人工辅助图像取证判别，可以为未来智能交通系统工程接口预留前景。
红外光路是利用车牌反射和红外光学特性，利用红外摄像机采集车辆的灰度图像，由于红外的特性，芜湖道闸，车辆几乎只能在图像中看到车牌，然后用黑白图像处理的方法来识别车牌。在950nm红外照明装置可以捕到一个好的反光车牌图像。因为红外光不是可见光，所以它不会对驾驶员产生视觉冲击。
1、通道闸防尾随功能：通道中有红外光带探测区可根据客户精度要求用软件调整开关状态，电动道闸，适应不同需求光带的应用避免了点式红外容易被污染，影响判断可靠性的缺点，可有效的判断出未读卡的尾随者。当系统判定尾随发生时，系统将根据红外探测器返回的有效持卡人的位置做反应。开门信号发出后，仍然有一些非正常的使用会引发报警系统。
2、非正常使用情况：
(1) 闸门关闭时反向闯入行人在授权开门信号发出以后步入通道，在经过一个安全光电勘探带之前，如果反向通行红外检查到有人进入，蜂鸣器会自动报警，闸门保持关闭。
(2) 行人脱离时反向闯入行人通过了第二个红外感应区，没有合法开门信号状况下第二安全红外感应区又检查到有人进入，警报系统发出警报，门就不会关上。
(3) 贴身尾侍从一个勘探器检查到行人到他脱离一条安全红外感应带的最终一个勘探器，时间间 隙为大概0.25秒，行人脱离一个安全红外感应带后，在读卡器信号没有发出开门的状况下，一个红外感应区又勘探到有行人(尾随者)，警报长鸣。
(4) 尾随行人进入红外感应区后，一个检查到有未授权者闯入，闸门当即关闭，警报长鸣。
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