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    在进行车牌识别时,有一些注意事项需要考虑。首先需要注意采集图像的时机和角度要准确把握好:在车辆完全进入摄像范围内就立即启动视频监控并抓拍图片;其次注意夜晚拍照的效果会比较差,应选择白天进行机器识读操作;要注意牌照上的字符是否被灯光照射到,如果有光照反射则会造成比较差的成像质量。
    此外,还需要考虑一些其他的因素如光线问题、颜色差异等可能造成OCR无法正常辨认数字或字母的情况出现,因此需要尽量避免这些情况的发生以保证车牌识别的准确性。





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    视频作者:济南冠宇智能科技有限公司








    车牌识别管理系统是一种智能交通管理技术,主要用于自动识别人、车辆等道路元素的信息。系统设计思路如下:
    1.图像采集模块负责实时路面状况的摄像头设备;2.车牌照定位模块采用基于传统边缘检测方法的Canny算子或Sobel算子的边缘提取算法和利用霍夫变换进行直线拟合的方法对摄像头的视频流中的路面信息进行处理以获取每一帧中的人工标记的车牌照位置;3.OCR字符分割及识别部分则负责对已经完成处理的图片中人或者车的号码等信息进行有效性的判断与读取,并对需要上传的图片数据按格式要求存储起来以便于后期使用;4.在数据库连接方面,选用的是Servlet接口实现对后端JSP页面的调用,通过Tomcat7实现服务器运行功能并终达到客户所需求的功能效果。

    车辆识别系统是一种用于自动检测和跟踪道路上的移动物体的计算机视觉技术。在使用该系统的过程中,需要注意以下几点:
    1.图像质量和清晰度要好;2、光线要稳定且均匀;3、目标物的颜色对比度和亮度范围应具有一定的分布宽度;4、摄像机的运动速度不能有明显的变化;5、被拍摄目标的纹理特征越丰富越好;6,确保视频信号的连续性;7主控微机应有备份(两块电源板);8监控系统中相邻的两个摄像头之间的距离不宜过大(一般不超过100m)。在实现多画面分割时应注意:当监视器尺寸一定时,画面的数量越多所需的显示器也越大,所需费用越高因此应根据需要确定合适的画面数。





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