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江阴停车场车牌识别

来源: 发布时间:2022-06-23

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无线云停车场车牌识别系统流程:1)车辆进入:①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域,触发地感线圈。②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号,然后通过无线检索云端数据得出车辆类别(固定车或临时车)。③、显示屏显示该车的有效期或临时车等信息。④、如果非满位或该车属固定车辆情况,闸机放行,同时记下车辆进入时间并将相关数据实时传输到云端服务器。车辆通过道闸后,道闸自动落杆。整个过程自动完成,无须工作人员干预。。2)车辆离开:①、车辆驶入车牌摄像机抓拍区域,触发地感线圈。②、车牌识别系统自动抓拍车辆的的图像并识别出车牌识号,然后通过检索云端数据库得出车辆类别(固定车或临时车)。③、显示屏显示该车的有效期(月租车)或收费金额(临时车),祝您一路顺风等提示语。④、如果该车属固定车辆,闸机自动开闸放行。相关车辆类别、出场时间等数据实时传输至云端保存。如果是临时停车,则车辆在交费后工作人员通过蓝牙遥控器开闸,收费及开闸信息等数据同样实时传输至云端保存。如果车辆被列入黑名单,不管是临时还是固定车辆,闸机不会打开,同时系统都会发出报警信号,通知工作人员注意。⑤、车辆离开停车场通过道闸后,道闸自动落杆。无锡智能车牌识别道闸本地销售安装停车场车牌识别一体机等出入口设备。

基于机器学习的方法有基于特征工程的定位方法和基于神经网络的定位方法等。例如我们可以通过opencv提供的基于haar特征的级联分类器,训练一个车牌定位系统。但该方法训练十分费时,分类定位的效率也较低。因此当前在目标定位方面,基于神经网络的方法是主流方法。在基于神经网络的定位方法中,主要采用卷积神经网络学习目标特征。由于卷积神经网络具有平移不变性,在学习过程中可以辅以候选区域,并对候选区域进行分类。正确分类的候选区域即为目标定位的位置。此类方法有较多实现模型,如RCNN、fast erRCNN、SSD等。

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