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随着城市人口快速增长,人们车辆的保有量的迅速上增,加上政府法规的实施,电子收费系统进一步带动车牌识别系统市场的增长。据调研显示,在亚太地区,车牌识别系统将以18.06%(相比其他地区较高)的年复增长率增长,应对目前交通拥堵、警察执法、收费和停车场的快速增长的需求。
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车牌识别系统是基于图像分割和图像识别理论,对含有车辆号牌的图像进行分析处理,从而确定牌照在图像中的位置,并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算
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断电保护开关断电:当道闸的控制部分失灵时,道闸的自动保护装置将自动工作,此时闸杆停在斜上位置不动,总电源断开,机器不工作。此时将机器门打开,将大皮带顺时针方向旋转3-8圈到上位时即可复原。若如此多次不能恢复原状,则需检查霍尔元件和电路板是否失灵。
下拉钩调整螺母松动:机箱内下部设有螺纹M10的下拉钩,其功能为拉住平衡机构的弹簧和平衡功能的零点调节。并装有两个M10六角螺母和Ф10弹簧垫圈,若此螺母松动,机器运转时会发生敲击声和平衡失调,平衡失调后虽机器还可以运转,但会大大加重减速机、电动机以及其它传动机件的负荷,从而影响道闸运行的可靠性和机械寿命。
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字符分割:在图像中定位出车牌区域后,通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理,进一步定位字符区域,然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割,并将字符大小进行归一化处理。
字符识别:对分割后的字符进行缩放、特征提取,获得特定字符的表达形式,然后通过分类判别函数和分类规则,与字符数据库模板中的标准字符表达形式进行匹配判别,就可以识别出输入的字符图像。
结果输出:将车牌识别的结果以文本格式输出。
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