紅外光路線是指利用反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采集車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見，然后用黑白圖像處理方法識別。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光照圖像。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在中明亮的時候，還是在中暗的時候。的例外是在白天，有時會看到一些牌照周圍的細節，這是因為晴朗天氣時太陽光的外光波的影響。采用紅外燈的缺點就是所捕獲的照圖像不是彩色的，不能獲取整車圖像，并且嚴重依賴反光材料。——牌照號碼自動登記交通監管部門每天都要處理大量的違章車輛圖片，一般由人工辨識號碼再輸入管理系統，這種方式工作量大、容易疲勞誤判。采用自動識別可以減少工作強度能夠大幅度提高處理速度和效率。這種功能可用于電子警察系統、道路監控系統等。 車牌識別停車場管理系統將攝像機在入口拍攝的車輛號碼圖象自動識別并轉換成數字信號。做到一卡一車，車牌識別的優勢在于可以把卡和車對應起來，使管理提高一個檔次，卡和車的對應的優點在于長租卡須和車配合使用，杜絕一卡多車使用的漏洞，提高物業管理的效益；同時自動比對進出車輛，防止偷盜事件的發生。升級后的攝像系統可以采集更清晰的圖片，作為檔案保存，可以為一些糾紛提供有力的證據。 方便了管理人員在車輛出場時進行比對，大大增強了系統的安全性。汽照自動識別技術是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。通過對圖像的采集和處理，完成自動識別功能，能從一幅圖像中自動提取圖像，自動分割字符，進而對字符進行識別.其硬件基礎一般包括觸發設備(監測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別號碼的處理機(如計算機)等。圖像處理技術:運用圖像處理技術解決汽照識別的研究早始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常僅采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類;然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。人工網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發達的一些國家開始探討用人工網絡技術解決自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM網絡方法對上的字符進行自動識別，BAM網絡是由相同元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著個BAM矩陣，通過與上的字符比較，識別出正確的號碼。這種采用BAM網絡方法的缺點是無映解決識別系統存儲容量和處理速度相矛盾的問題。識別流程自動識別是一項利用車輛的動態視頻或靜態圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發設備（監測車輛是否進入視野）、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別號碼的處理機（如計算機）等，其軟件核心包括定位算法、字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車牌識別系統還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。

大連安宇嘉電子科技，是一家致力于弱電系統設計、安裝、維護的企業。
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