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    伸縮門的當下痛點

    發布時間:2020-01-21

    隨著人們生活水平的提高,車輛的不斷增加,智能交通已經成為衡量一個城市發展的重要指標。伸縮門,已經成為我們生活中不可或缺的一部分。越來越多的場所開始考慮安裝伸縮門設備,保障停車安全。但是,現在的伸縮門在技術上還存在著一些難題,如,識別率不高、識別不穩定、夜間識別效果差、識別速度慢等,這都是行業廠家亟待解決的問題,唯有突破這些難題。

    在采集車輛圖像時,由于環境光線變化劇烈,白天光較強、夜間較弱,面光與背光行駛不同,上午和下午的光照方向也不一樣,抓拍圖像時受環境光線影響較大,車速過快、采集設備動態范圍和識別率不夠會使成像質量難低。對于地感線圈觸發的情況來說,當認為車牌達到了最佳成像位置時系統觸發系統開始拍攝,這對觸發設備的可靠性和響應速度都有較高的要求。

    車牌定位之前一般要對圖像做預處理,然后再進行定位、分割、識別等部分。得到的車牌圖像有較多噪聲、圖像對比度不強,車牌被部分遮擋,車牌處出現污點、變臟,筆跡褪色,有其它字符區域干擾,以及出現因運動產生的圖像模糊失真等情況,所以定位算法實現起來有困難。對于字符分割,則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、對比度小、牌照退色、牌照字符粘連等不利因素,需要研發與之適應的算法。而字符識別算法上,因為漢字筆畫復雜,所以要求圖像有更高的分辨率,系統有很高的采集和處理速度,才能達到實時處理的要求。算法的簡捷、實用、高效率往往和算法速度形成沖突。

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