。系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路如下：
1.圖像采集模塊負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)路面狀況的攝像頭設(shè)備；2.車牌照定位模塊采用基于傳統(tǒng)邊緣檢測方法的Canny算子或Sobel算子的邊緣提取算法和利用霍夫變換進(jìn)行直線擬合的方法對攝像頭的視頻流中的路面信息進(jìn)行處理以獲取每一幀中的人工標(biāo)記的車牌照位置;3.OCR字符分割及識(shí)別部分則負(fù)責(zé)對已經(jīng)完成處理的圖片中人或者車的號(hào)碼等信息進(jìn)行有效性的判斷與讀取,并對需要上傳的圖片數(shù)據(jù)按格式要求存儲(chǔ)起來以便于后期使用;4.在數(shù)據(jù)庫連接方面,選用的是Servlet接口實(shí)現(xiàn)對后端JSP頁面的調(diào)用,通過Tomcat7實(shí)現(xiàn)服務(wù)器運(yùn)行功能并終達(dá)到客戶所需求的功能效果
。
車輛識(shí)別系統(tǒng)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來識(shí)別和跟蹤車輛的系統(tǒng)
。設(shè)計(jì)思路主要包括以下幾個(gè)方面：
1.數(shù)據(jù)采集：通過攝像頭等設(shè)備采集車輛的圖像和視頻數(shù)據(jù)。
2.特征提?div id="d48novz" class="flower left">
。簩Σ杉降臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
，提取出車輛的特征，如車牌號(hào)碼
、顏色
、形狀等。
3.特征匹配：將提取出的特征與數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行匹配
，以確定車輛的身份
。
4.跟蹤：對車輛進(jìn)行跟蹤，以獲取車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡和行為
。
5.應(yīng)用：將車輛識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用于不同的場景
，如交通管理、安全監(jiān)控
、智能停車等
。
在設(shè)計(jì)車輛識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，需要考慮的因素包括系統(tǒng)的準(zhǔn)確率
、實(shí)時(shí)性
、魯棒性、可擴(kuò)展性等
。同時(shí)
，還需要考慮系統(tǒng)的隱私保護(hù)和安全性，以確保數(shù)據(jù)的安全和隱私的保護(hù)。
供應(yīng)信息
