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醫(yī)用凈化門存在的問(wèn)題及解決方法

發(fā)布時(shí)間：2019/12/25 閱讀數(shù)量：37

從模擬相機(jī)到高清相機(jī)

，醫(yī)用門也會(huì)引發(fā)圖像的高分辨率與識(shí)別速度相矛盾的問(wèn)題。高清的優(yōu)勢(shì)不言而喻

，但是任何事情都是兩面的

，在車牌識(shí)別時(shí)主要體現(xiàn)為：高清圖片由于圖片覆蓋面廣，可能會(huì)同時(shí)在圖片中出現(xiàn)多個(gè)車牌的識(shí)別

。這就對(duì)車牌識(shí)別的速度要求很高

，車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)于高清視頻流碼流過(guò)大，還會(huì)因?qū)ψR(shí)別系統(tǒng)資源占用需求過(guò)大而分析起來(lái)會(huì)出現(xiàn)處理速度過(guò)慢的問(wèn)題

，這可能導(dǎo)致出現(xiàn)漏車現(xiàn)象，而難以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛抓拍率和車牌識(shí)別準(zhǔn)確率的提升

。車牌識(shí)別技術(shù)是指能夠檢測(cè)到受監(jiān)控路面的車輛并自動(dòng)提取車輛牌照信息(含漢字字符

、英文字母、阿拉伯?dāng)?shù)字及號(hào)牌顏色)進(jìn)行處理的技術(shù)

。車牌識(shí)別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一

，應(yīng)用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理

、模式識(shí)別

、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)為基礎(chǔ)，對(duì)攝像機(jī)所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進(jìn)行分析

，得到每一輛汽車唯一的車牌號(hào)碼

，從而完成識(shí)別過(guò)程。通過(guò)一些后續(xù)處理手段可以實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)收費(fèi)管理

，交通流量控制指標(biāo)測(cè)量

，車輛定位，汽車防盜

，高速公路超速自動(dòng)化監(jiān)管

、闖紅燈電子警察

、公路收費(fèi)站等等功能。對(duì)于維護(hù)交通安全和城市治安

，防止交通堵塞

，實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化管理有著現(xiàn)實(shí)的意義，醫(yī)用自動(dòng)門本文來(lái)看看其他存在的問(wèn)題及解決方法：

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)污損車牌的識(shí)別效果不好

　　在公路和城市內(nèi)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中

，很難保證所涉及到的車牌都是沒(méi)有污損的

，車牌在使用幾年之后，難免會(huì)出現(xiàn)污染和磨損等現(xiàn)象

，而在路面上行駛的車輛也很難保證都是標(biāo)準(zhǔn)干凈的車牌

，因此在實(shí)際環(huán)境中，面對(duì)破損污舊的車牌

，醫(yī)用氣密門如何提高車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別能力也是實(shí)際需要解決的問(wèn)題

。

　　解決方法：

　　感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理

　　環(huán)境是影響車牌識(shí)別的主要因素，在采集車輛圖像時(shí)

，醫(yī)用凈化門由于環(huán)境光線變化劇烈

，白天光較強(qiáng)、夜間較弱

，www.ahmenkong.com面光與背光不同

，上午和下午的光照方向也不一樣，抓拍圖像時(shí)受環(huán)境光線影響較大

，車速過(guò)高

、采集設(shè)備的動(dòng)態(tài)范圍等都使成像質(zhì)量難以得到有效保證。當(dāng)識(shí)別算法認(rèn)為車牌達(dá)到了最佳成像位置時(shí)系統(tǒng)觸發(fā)系統(tǒng)開(kāi)始拍攝

，這對(duì)觸發(fā)設(shè)備的可靠性和響應(yīng)速度都有較高的要求

。所以要解決環(huán)境造成識(shí)別率低下的問(wèn)題，還要靠攝像機(jī)的感光部件對(duì)外部環(huán)境的處理

。

　　對(duì)圖像預(yù)處理

　　車牌定位之前一般要對(duì)圖像做預(yù)處理

，醫(yī)用防輻射門然后再進(jìn)行車牌的定位、分割

、識(shí)別等部分

。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像對(duì)比度不強(qiáng)

、車牌被部分遮擋

、車牌處出現(xiàn)污點(diǎn)、變臟

、模糊退色

、有其它字符區(qū)域干擾、以及出現(xiàn)因運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的圖像模糊失真等情況，所以定位算法實(shí)現(xiàn)起來(lái)有較多困難

。對(duì)于字符分割

，則可能存在光照不均、污跡嚴(yán)重

、車牌傾斜

、對(duì)比度小、牌照退色

、牌照字符粘連等不利因素

，這樣就需要研發(fā)與之適應(yīng)的算法。http://m.dgaiyou.com/如算法能適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和有噪聲

、車牌遮擋

、車牌傾斜等狀況的話，那就可以大大提高車牌識(shí)別的概率

。

　　問(wèn)題：

　　車牌定位與字符分割

　　這是指在已拍攝的圖像中確定車牌的位置

，提取出車牌的圖像，然后分割出車牌中的字符

。車牌區(qū)域定位的困難主要是來(lái)自于采集的圖像

，由于采集的車牌圖像的多樣性，并且采集圖像時(shí)受到許多因素的影響

，如雨天

、大霧、光線等

，使得有一些車牌圖像質(zhì)量出現(xiàn)不同程度的差異

，在一般情況下，采集的圖像的背景非常復(fù)雜

，采集圖像是在高速運(yùn)動(dòng)中采集的圖片

，所以圖片中車牌的位置不固定，車牌的大小也不一樣

，以上的種種干擾因素，都給車牌區(qū)域定位和字符分割帶來(lái)了困難

，http://www.anhuibxg.com/從而影響車牌的識(shí)別率

。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)的適應(yīng)性急需加強(qiáng)

　　目前我國(guó)的車牌識(shí)別產(chǎn)品都要求所識(shí)別的車牌大小固定，醫(yī)用平移門而對(duì)過(guò)大和過(guò)小的車牌一般都不能準(zhǔn)確識(shí)別

。這樣就造成對(duì)視頻觸發(fā)的情況下部分車牌無(wú)法被識(shí)別的問(wèn)題

。此外，在有些現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中

，由于受外界條件的影響

，無(wú)法將相機(jī)架設(shè)在最合理位置，會(huì)造成圖片中車牌不同程度的偏移。

上一個(gè)項(xiàng)目：遙控卷簾門應(yīng)用解決方案

下一個(gè)項(xiàng)目：安徽醫(yī)用門的圖像獲取技術(shù)原理

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