哈爾濱市速爾科技開發有限公司
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哈爾濱車牌識別彩色圖像包含更多的信息，但是直接對彩色圖像進行處理的話，系統的執行速度將會降低，儲存空間也會變大。彩色圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，在模式識別領域得到廣泛的運用，合理的灰度化將對圖像信息的提取和后續處理有很大的幫助，能夠節省儲存空間，加快處理速度。
邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領域內灰度的變化情況，標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數據量，并且剔除不相關的信息，保存圖像重要的結構屬性。在實際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導數進行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導數，但是，因為噪聲的影響，在純粹二階導數操作中就會出現對噪聲敏感的現象，三階以上的導數信息往往失去了應用價值。此外，二階導數還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導數可能找不到邊界，此時二階導數就能提供很有用的信息。為了減少二階導數對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進行平滑濾波，消除部分噪聲，再進行邊緣檢測。
其主要特點如下：
識別系統對環境的依賴性降低至最低程度，可實現全天候正常工作，且識別率保持較高水平。
基于LPR識別系統提高了識別的速度和準確性。
可識別的最小號牌寬度為70個像素
適應復雜的氣候及光照條件，如陰天、雨天、晚上仍可保證高識別率。
適應高速大流量，車速在200 km/h，單車道流量為30輛/分鐘時仍可保證高識別率(>95%)。
實現對視頻圖像的逐幀處理，視頻流觸發，不用埋設地感線圈，避免破壞路面。
工程安裝簡便、運行穩定，不干擾用戶已有系。
無需地感及車輛檢測器，節省成本且施工簡單快速，極大的縮短施工時間。
具有極高的處理能力，對車輛行進過程中所有圖像都進行識別和處理，不依賴于單張圖片，有效提高設備對復雜環境的適應能力。
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