有哪些方式可以實(shí)現(xiàn)大連道閘？

    在現(xiàn)代生活中，車(chē)輛是我們出行的重要代步工具，私家車(chē)已經(jīng)十分常見(jiàn)。由于大連道閘車(chē)流量的增加，管理工作也就變得更加困難，依靠人工識(shí)別更是難上加難。

    大連道閘軟件核心包括車(chē)牌定位算法、車(chē)牌字符分割算法和光學(xué)字符識(shí)別算法等。某些車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷是否有車(chē)的功能稱(chēng)之為視頻車(chē)輛檢測(cè)。一個(gè)完整的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)包括車(chē)輛檢測(cè)、圖像采集、車(chē)牌識(shí)別等幾部分。

    大連道閘車(chē)牌識(shí)別是現(xiàn)代設(shè)施管理中的重要工具，能夠?qū)?lái)往的車(chē)輛進(jìn)行認(rèn)證以及記錄，方便管理。通常來(lái)說(shuō)，車(chē)牌識(shí)別是對(duì)數(shù)字的識(shí)別，通過(guò)數(shù)字識(shí)別與數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)并且進(jìn)行記錄。

    針對(duì)字符圖像的特征提取的方法多種多樣，有逐像素特征提取法、垂直方向數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征提取法、基于網(wǎng)格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。這些特征對(duì)一般噪聲不敏感，選取的特征能夠反映出圖像的局部細(xì)節(jié)特征，方法相對(duì)簡(jiǎn)單，然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于外部原因的存在常常會(huì)出現(xiàn)字符模糊、字符傾斜等情況，從而影響識(shí)別效果。