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  1. chur.chu.edu.tw › bitstream › 987654321/42136/2車牌辨識系統

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  2. www.ee.nsysu.edu.tw › EICC › doc車牌辨識系統

    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。

  3. 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

  4. 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。

  5. 根據三代資訊系統110 年6 月16日挑檔統計,全國近十年內遭吊( 註) 銷車輛且尚未繳回號之車輛數共計23 萬9,537筆,雖部分車輛可能因車輛老舊未行駛於道路中,惟仍有不少車輛於道路上趴趴走,尤其大型部分( 大客車、大貨車、曳引車等) 佔註銷車輛2%,即使占比不高 ...

  6. 或許未來可以將此車牌辨識所建立的影像處理演算法去建立更多的辨識系 統,又或許可以用雲端資料庫來結合,使日後只要拍照,便可直接和資料 庫進行比對是否為贓車,增加此辨識系統的實用性。

  7. 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 ...

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