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停車場的車牌識(shí)別黑科技是什么樣子的
智能車牌識(shí)別系統(tǒng)的出現(xiàn)不僅解決了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)解決不了的問題，還增加了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)沒有的功能，做到了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)無法做到的。 智能車牌識(shí)別系統(tǒng)一般是由云停車出入攝像機(jī)、智能道閘、智慧網(wǎng)關(guān)、
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用樹莓派純手工打造車載車牌識(shí)別檢測系統(tǒng)，家用車秒變智能車！
來源 ：機(jī)器之心編譯 原文地址：https://towardsdatascience.com/i-built-a-diy-license-plate-reader-with-a-raspberry-pi-and-machine-learning-7e428d3c7401 作者：Robert Lucian Chiriac 機(jī)器之心編譯 閑來無事，我們給愛車裝了樹莓派，配了攝像頭、設(shè)計(jì)
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車牌識(shí)別技術(shù)在停車場應(yīng)用會(huì)怎樣
智能車牌識(shí)別系統(tǒng)的出現(xiàn)不僅解決了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)解決不了的問題，還增加了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)沒有的功能，做到了傳統(tǒng)停車系統(tǒng)無法做到的。智能車牌識(shí)別系統(tǒng)一般是由云停車出入攝像機(jī)、智能道閘、智慧網(wǎng)關(guān)、停車管理服
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視頻監(jiān)控系統(tǒng)如何創(chuàng)新
隨著高清監(jiān)控技術(shù)日趨成熟，“高清化”已經(jīng)成為平安城市建設(shè)的一種必然發(fā)展趨勢。平安城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)由“看得見”的視頻安保系統(tǒng)，全面轉(zhuǎn)向“看清楚”的高清平安城市聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，并遵循“建為用、用為戰(zhàn)”
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掃碼支付如此便捷，為何不能取代ETC？
ETC和車牌識(shí)別無感支付有哪些差距?ETC，全稱為Electronic Toll Collection，即不停車電子收費(fèi)系統(tǒng)。早在1997年，ETC在國內(nèi)就已經(jīng)進(jìn)行了試運(yùn)行，而在2年后的1999年，數(shù)條ETC車道就已經(jīng)在高速公路上投入使用了。以廣東省為例，早在15年前，就有150條高速公路開通了ETC車道，能實(shí)現(xiàn)省內(nèi)不停車聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)。再截至2018年6月底，全國29個(gè)聯(lián)網(wǎng)省份的ETC專用車道已經(jīng)達(dá)到了17744條。
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威盛Mobile360 車牌識(shí)別系統(tǒng)，引領(lǐng)停車場智能化變革
相信這是每一個(gè)停車場管理者都應(yīng)該關(guān)心車主關(guān)心的是什么。根據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示，車主不僅關(guān)心停車場的地點(diǎn)、價(jià)格和便利程度，他們也將安全性和自身獲得的價(jià)值設(shè)為重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。威盛Mobile360 車牌識(shí)別系統(tǒng)(LPR)引領(lǐng)
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智慧交通“最強(qiáng)利器”：且看車牌識(shí)別系統(tǒng)大顯神威
私家車的數(shù)量逐年增加預(yù)示著人們生活水平也在不斷提高，據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2017年底全國機(jī)動(dòng)車保有量已達(dá)3.10億輛。而因此帶來的交通壓力和停車問題也越來越嚴(yán)峻，然而科技的力量也是無窮的，比如車牌識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)可
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Utility與索尼合作 共同研發(fā)自動(dòng)車牌識(shí)別系統(tǒng)
Utility公司近日宣布，他們正在與索尼合作，利用索尼增強(qiáng)視頻識(shí)別技術(shù)開發(fā)自動(dòng)車牌識(shí)別(ALPR)，這是一個(gè)附加到現(xiàn)有Utility Rocket物聯(lián)網(wǎng)車載視頻系統(tǒng)。
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路邊停車糾紛如何破？
近年來，隨著路邊停車位使用率的上升，路邊停車糾紛不斷，如：就停路邊打了個(gè)電話也要收費(fèi);交了停車費(fèi)怎么又被交警貼了違章停車罰單;收費(fèi)員不按規(guī)則亂計(jì)費(fèi);車主拒交停車費(fèi)和
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松下的高性能圖像傳感器，可以看清高速行駛汽車的車牌
日本松下公司開發(fā)出可活用于汽車自動(dòng)駕駛的新一代高性能圖像傳感器。該傳感器將感光度提高至100倍，在夜間行駛時(shí)也能夠瞬間識(shí)別信號燈、行人和障礙物等。最早將在2020年前后
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智能分析應(yīng)用與發(fā)展趨勢分析
智能視頻分析技術(shù)(VideoAnalytics)綜合了多學(xué)科的研究成果，主要包括圖像處理、跟蹤技術(shù)、模式識(shí)別、軟件工程、數(shù)字信號處理(DSP)等領(lǐng)域。從2001年911事件后，美國對視頻分析技術(shù)加大投入，數(shù)據(jù)表明，從2002年至2005
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汽車4S店呼叫中心與車牌識(shí)別一體化解決方案研究
摘要：在汽車市場上各品牌廠商競爭日益激烈，消費(fèi)者的消費(fèi)觀念也隨之轉(zhuǎn)變，在考慮價(jià)格因素之余，還重視汽車的質(zhì)量、外觀、實(shí)用性，更加注重汽車4S店的售后服務(wù)。針對當(dāng)前我國汽車4S店的服務(wù)現(xiàn)狀，結(jié)合汽車4S店行業(yè)特
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車牌識(shí)別及電子警察系統(tǒng)產(chǎn)品分析及選型
車輛牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是以汽車牌照為特定目標(biāo)的專用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別技術(shù)在智能交通領(lǐng)域應(yīng)用的重要研究課題之一，它可廣泛應(yīng)用于交通流量檢測，交通控制與誘導(dǎo)，機(jī)場、港口、小區(qū)的車輛管理，
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智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展趨勢與應(yīng)用
標(biāo)簽：智能視頻 視頻監(jiān)控 高清視頻當(dāng)前，智能視頻分析技術(shù)越來越受到安防界的重視，不少項(xiàng)目已經(jīng)開始應(yīng)用智能視頻分析功能。智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展趨勢從智能分析系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)來說，分為兩類，一類是由智能算法
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智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展趨勢與應(yīng)用
標(biāo)簽：智能視頻 視頻監(jiān)控 高清視頻當(dāng)前，智能視頻分析技術(shù)越來越受到安防界的重視，不少項(xiàng)目已經(jīng)開始應(yīng)用智能視頻分析功能。智能視頻分析技術(shù)的發(fā)展趨勢從智能分析系統(tǒng)的產(chǎn)品形態(tài)來說，分為兩類，一類是由智能算法
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一種利用Hough變換和先驗(yàn)知識(shí)的車牌識(shí)別新方法
隨著交通管理系統(tǒng)的日趨現(xiàn)代化，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。通過對當(dāng)前車牌識(shí)別的基本原理和主要方法的研究，分析比較各種識(shí)別方法的優(yōu)缺點(diǎn)，針對車牌定位、字符分割和字符識(shí)別，本文提出一套
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字符結(jié)構(gòu)知識(shí)在車牌識(shí)別中的應(yīng)用
摘要：提出了一種完全基于結(jié)構(gòu)知識(shí)的字符識(shí)別方法。該方法以字符的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和筆畫類型、數(shù)據(jù)及位置作為識(shí)別特片生成判定時(shí)，再利用判定樹對汽車牌照中的字母和數(shù)字進(jìn)行分類識(shí)別。汽車牌照識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)
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基于DSP的圖像處理在車牌識(shí)別中的應(yīng)用
車牌識(shí)別模塊是車牌識(shí)別（LPR）系統(tǒng)的核心。論文根據(jù)國內(nèi)汽車牌照的特點(diǎn)，對車牌識(shí)別模塊中的預(yù)處理、字符分割及字符識(shí)別技術(shù)提出了改進(jìn)的算法，并基于 DSP實(shí)現(xiàn)了對車牌純字符區(qū)域的準(zhǔn)確提取、分割。改進(jìn)點(diǎn)有采用對邊緣銳化后的二值圖像進(jìn)行局部投影去除車牌背景、對各字符的外部輪廓進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取以及充分利用數(shù)字“1”自身的特點(diǎn)設(shè)計(jì)識(shí)別方案。通過Code Composer Studio (CCS)對 358副車牌圖像進(jìn)行了仿真測試，識(shí)別率為99.16%。
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基于DSP的圖像處理在車牌識(shí)別中的應(yīng)用
車牌識(shí)別模塊是車牌識(shí)別（LPR）系統(tǒng)的核心。論文根據(jù)國內(nèi)汽車牌照的特點(diǎn)，對車牌識(shí)別模塊中的預(yù)處理、字符分割及字符識(shí)別技術(shù)提出了改進(jìn)的算法，并基于 DSP實(shí)現(xiàn)了對車牌純字符區(qū)域的準(zhǔn)確提取、分割。改進(jìn)點(diǎn)有采用對邊緣銳化后的二值圖像進(jìn)行局部投影去除車牌背景、對各字符的外部輪廓進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取以及充分利用數(shù)字“1”自身的特點(diǎn)設(shè)計(jì)識(shí)別方案。通過Code Composer Studio (CCS)對 358副車牌圖像進(jìn)行了仿真測試，識(shí)別率為99.16%。
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字符結(jié)構(gòu)知識(shí)在車牌識(shí)別中的應(yīng)用
汽車牌照識(shí)別是基于圖像分割和圖像識(shí)別理論，對含有汽車牌照的圖像進(jìn)行分析處理，從而確定汽車牌照在圖像中的位置，并進(jìn)一步提取和識(shí)別出文本字符。從不同車牌圖像中分割出的字符圖像各式各樣，尺寸變化范圍大，增加
