車牌識(shí)別相機(jī)與稱重計(jì)量軟件結(jié)合，實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)識(shí)別
、避免出現(xiàn)物資種類的混裝。通過開發(fā)相應(yīng)軟件模塊將車牌識(shí)別相機(jī)接入稱重系統(tǒng)，然后分別安裝車輛在地磅、倉(cāng)庫(kù)等需要稱重的位置，當(dāng)車輛稱重時(shí)車牌識(shí)別相機(jī)自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼，將對(duì)應(yīng)的計(jì)量信息上傳到稱重計(jì)量軟件中，從而有效掌控廠區(qū)內(nèi)各車輛動(dòng)態(tài)，并車輛在裝卸物資時(shí)不會(huì)因進(jìn)錯(cuò)倉(cāng)庫(kù)，造成混裝情況。

車牌識(shí)別技術(shù)原理都是一樣的，具體流程如下：圖像捕捉與獲取、車牌定位、字符分割字符識(shí)別、輸出結(jié)果。不一樣的是在上述環(huán)節(jié)中采用不同的技術(shù)，比如作為核心技術(shù)的車牌定位，就可能用到(1)自適應(yīng)邊界搜索法、(2)區(qū)域生長(zhǎng)法、(3)灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算法、(4)基于字符串特征增強(qiáng)的分割方法、(5)模糊聚類法、(6)基于灰度圖的車牌定位和分割法、(7)DFT變換法等等。這些技術(shù)本身都不難，難的是如何根據(jù)具體的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，選擇具針對(duì)性的算法。以國(guó)內(nèi)的啟智暢想車牌識(shí)別系統(tǒng)為例，他們采用一種叫啟發(fā)式融合定位算法，也就是不僅僅利用單一一種定位方法，算法內(nèi)部對(duì)場(chǎng)景分類，然后針對(duì)不同的場(chǎng)景選擇一種或者多種算法，以算法效果。核心技術(shù)不在定位算法本身，而是核心算法周邊算法的“啟發(fā)”、“學(xué)習(xí)”與“結(jié)合”。

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