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道闸系统如何实现车牌识别

发布日期:2025-11-07 09:00:31 点击:30 次

  道闸系统的车牌识别核心是通过“图像采集-车牌提取-识别匹配-道闸控制”的流程实现。

  核心工作原理

  图像采集:摄像头(含补光灯)实时捕捉车辆画面,补光灯解决夜间、逆光等光线不足问题。

  车牌定位与预处理:算法从画面中分离车牌区域,同时修正倾斜、去除污渍等干扰。

  字符识别:通过OCR技术提取车牌上的数字、字母和汉字,转化为文本信息。

  匹配与控制:将识别结果与数据库中的白名单/黑名单比对,符合条件则发送信号控制道闸抬杆。

  关键技术支撑

  硬件层面:高清摄像头保证图像清晰度,嵌入式芯片提供实时运算能力,补光灯适配不同光线环境。

  软件层面:AI算法(深度学习模型)提升识别准确率,支持不同车牌类型(蓝牌、黄牌、新能源牌)和复杂场景(遮挡、模糊、高速行驶)。

  实际应用流程

  车辆驶入摄像头识别范围,触发采集指令。

  系统在1-2秒内完成识别与比对。

  比对通过后,道闸自动抬杆放行;不通过则保持关闭并报警(如黑名单车辆)。

  车辆通过后,道闸延时自动落杆,完成一次通行。


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