車牌辨識系統專題報告 相關
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- 本研究主要是透過個人電腦,結合數位像機和數位攝影機,擷取車 牌影像,在不設限外在環境和影像中車牌位置的情形下,自動定位出車牌 位置。
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什麼是車牌辨識系統?
車牌辨識率是多少?
車牌識別技術如何識別車輛?
即時影像車牌辨識系統可以做什麼?
43張車牌共有258個字元,成功字元辨識的有244個字元,字元辨 識率為94.57%。車牌定位失敗的原因為亮度偏暗(圖 7.1)、車牌上的 貼紙 (圖 7.2)及 車牌陰影 (圖 7.3)皆會影響到車牌定位上面的判斷 。字元辨識失敗的原因 為 字元反光 (圖 7.4)、歪斜、相似的字元
本專題與主動式RFID 來進行停車場 管理系統的整合設計,讓駕駛人在入場時 可知道何處有空位,使得駕駛人可輕易找 到車位;並可透過車牌號碼查詢出車輛所 在位置,以防駕駛人忘記停車位置。 本專題主要使用OPENCV 函式庫製 作車牌辨識系統,透過記錄車
本專題藉由IP-Camera 的串流影像, 在Windows系統使用Visual Studio 載入OpenCV 開源程式碼,經過影像處理, 偵測影像中的車牌並辨識之,同時輸出該車牌資料。 貳、動機. 由於中山大學校園腹地廣大,有些院所座落在山上, 大部分的學生都是以機車為代步工具,故機車族群眾多。 學校將車牌資訊與學生連結,以方便管理龐大的車籍資料。但光靠人力無法即時分辨校內外人士車輛, 故希望藉由此車牌辨識系統,達到有效管理之目標。 参、系統架構. ( 一)主架構. RTSP IP_CAM. 硬體包括一台電腦與IP_Cam ,我們利用即時串流協定RTSP 傳送幀率30、 長寬為800X600的影像到電腦。
如果當時在其飯店的出入口有此車牌自動辨識系統的裝置,不但可以確實的掌握當時來往的車輛情形,也可以產生相當的嚇阻作用,對維護社會治安的貢獻將會很大。. 另一個很大的應用是在自動收費系統的整合,以人工收費的方式,不僅缺乏效率,容易產生舞弊的弊端 ...
識系統結合,藉由車牌辨識系統解析出之車牌號碼與登檢 收費系統已開單檔車號進行比對,自動代出已開單受檢車 輛之登檢車籍基本資料畫面以避免人為鍵入錯誤及提昇檢
辨識自駕車的車牌,控管自駕車的進入,接著在停車場周圍安裝數顆webcam,結 合 YOLOv4物件辨識對整個停車場進行即時的車位監控,並提示自駕車往目標車位
車牌辨識. 傳統影像處理的缺點: 需要撰寫一連串的影像處理技術手法. 當車牌傾斜、模糊、光影變化等發生時準確率極低. 演算法無法自動學習,無法自動進步. AI深度學習演算法的優點: 僅需提供大量資料,不需撰寫演算法. 可自動學習處理車牌傾斜、模糊、光影 ...