车牌识别一体机客户端电脑设置,车牌识别电脑系统调试步骤

简述车牌识别流程：图像捕捉采集、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、输出车牌识别?体机抓拍的结果。

图像捕捉采集：通过高清摄像抓拍主机对卡口过车货车辆违章行为进行实时、不间断记录、采集。

预处理：质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像机采集到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。

车牌定位：对该区域再来一波扫描。因为是二值化，如果有车牌号，那就一定会有黑白变化，尤其是纵向方向。这样我们就缩小了范围，就能够很快找到车牌。

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，进一步精确定位字符区域，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方式，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。

输出车牌识别?体机抓拍的结果：将车牌识别的的结果以文本格式输出。

车牌识别系统简介

车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition，VLPR）是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

要通过调试来提高车牌识别的识别率，首先要注意的是设备的识别率：

设备识别率要过关

设备要适用于多种环境

设备过关了，我们再来讨论提高识别率的问题

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在网页端的"安装引导"上进行绘制,确保虚拟线圈绘制在视频画面的下半部分,务必确保所有来车的车牌都能触碰到虚拟线圈以此来确定虚拟线圈的宽度;

虚拟线圈下边缘的线可以拉到视频画面的底部,以此来确定虚拟线圈的高度.如图:

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车牌成像的像素值推荐在140~160之间,能够达到最佳识别率,或者车牌在视频画面的宽度占视频画面宽度的1/8~1/9最佳,最直观的调试方式:车牌在虚拟线圈区域的大小和蓝色虚拟车牌尺寸相当.

识别区域要把车牌在画面上的有效运动范围都包含进来. 注意:所有现场都必须画上识别区域!

如图:

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外置补光灯推荐采用白色LED补光灯,20~30W,聚光性质.

安装高度要和摄相机保持在0.5米~0.7米的距离,外置补光灯的亮斑直接打在车牌或者车牌偏下一点,可以根据车牌过曝情况做微调,比如摄相机离地面高度1.6米,补光灯装在同一根立柱0.9米~1.1米高;

注意:特别需要避免与以下外置补光灯错误的安装情形：

外置补光灯与摄相机的安装距离过近,如下图,两者的安装距离小于30cm,补光灯的光线会直接被车牌表面的反光涂层反射到镜头,导致车牌在视频图像中过曝,显得发白,影响最终的识别效果.

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以上是我们凌卡车牌识别系统中相机的相机调试，能有效提高相机的识别率，其他品牌的产品仅供参考。