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浦東自動(dòng)識(shí)別地磅數(shù)據(jù)采集稱重系統(tǒng)地磅車(chē)牌識(shí)別打點(diǎn)體例是港口消息管理體系緊要構(gòu)成單方,它能靈驗(yàn)改良和升高港口的車(chē)輛志愿化管理程度,加快港口貨色輸送的暢達(dá)量,減弱貨物運(yùn)輸流通周期,節(jié)儉港口管理費(fèi)用,市集后勁和經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)今我國(guó)港口車(chē)輛出入磅車(chē)輛信息均由人為統(tǒng)計(jì),工作強(qiáng)度高,功課感化低,汽車(chē)在出入港處容易積蓄,貨運(yùn)量及貨運(yùn)腳用容易受人為身分作用。以是舉行港口地磅管理系統(tǒng)自動(dòng)化考慮擁有重要的現(xiàn)實(shí)事理。

無(wú)人值守系統(tǒng)：

浦東自動(dòng)識(shí)別地磅數(shù)據(jù)采集稱重系統(tǒng)地磅車(chē)牌判別的功能

1)自覺(jué)檢測(cè)車(chē)輛、抓拍車(chē)牌圖片、圖片自動(dòng)上傳到地磅管轄焦點(diǎn).何況有“系統(tǒng)自檢”功能,打擊自動(dòng)上傳地磅管理中心;

2)高機(jī)能的車(chē)牌識(shí)別率.可能對(duì)抓拍圖像奉行自動(dòng)識(shí)別,執(zhí)照識(shí)別無(wú)誤率可到達(dá)90%以上.對(duì)付質(zhì)量較好的圖片,車(chē)牌識(shí)別正確率能夠達(dá)到95%獨(dú)攬;

3)能夠經(jīng)過(guò)視頻監(jiān)控建設(shè)讓控制員及時(shí)掌握車(chē)在磅體上的場(chǎng)所,并在存在數(shù)據(jù)時(shí)將此相干圖像消息保存?zhèn)洳?防范稱重中的不榜樣的過(guò)磅操作;

4)能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)與外設(shè)的通信接口和控制接口,自動(dòng)蘊(yùn)涵汽車(chē)衡控制風(fēng)采的稱重?cái)?shù)據(jù);

5)通過(guò)軟件技巧節(jié)制結(jié)束坐蓐數(shù)據(jù)和企業(yè)管理的靈驗(yàn)整和,為相關(guān)部分急促靈驗(yàn)進(jìn)行生產(chǎn)控制和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行闡明供給數(shù)據(jù)增援:

整個(gè)包羅以下幾個(gè)功能:

1)車(chē)牌號(hào)碼自動(dòng)采集

當(dāng)有車(chē)輛經(jīng)落后,監(jiān)控計(jì)算機(jī)收羅到地感線圈產(chǎn)生的觸發(fā)旗號(hào)控制采集卡采集車(chē)輛圖像,行使圖像管理技術(shù)自動(dòng)識(shí)別出圖像中車(chē)牌號(hào)碼,并將識(shí)別結(jié)果保存到車(chē)輛根本信息(號(hào)牌、車(chē)架號(hào)、發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)、車(chē)主、核準(zhǔn)載重等>庫(kù)中.

以呆板視覺(jué)體例為本領(lǐng)權(quán)術(shù),歸納行使數(shù)字圖像懲罰、數(shù)據(jù)通信、人工智能、傳感器等技術(shù),對(duì)港口地磅自發(fā)采踴躍術(shù)施行了較長(zhǎng)遠(yuǎn)的接頭。首先,在進(jìn)行文獻(xiàn)探索和調(diào)研分解的根基上,對(duì)港口地磅系統(tǒng)舉行服從盤(pán)算和檢測(cè)安置設(shè)計(jì);而后根據(jù)港口碰著,構(gòu)建了由CCD監(jiān)控機(jī)、車(chē)招牌碼辨別單位、地磅稱重單元和通用打算機(jī)等構(gòu)成的港口地磅執(zhí)掌系統(tǒng)平臺(tái)。

其次,先容了圖像預(yù)處理和定位技術(shù),搜羅圖像的灰度化、圖像加強(qiáng)、圖像的方圓檢測(cè)、圖像標(biāo)準(zhǔn)化和圖像決裂等;接著,對(duì)車(chē)牌特點(diǎn)音訊進(jìn)行了概括,根據(jù)車(chē)牌地區(qū)的紋理特征設(shè)計(jì)了基于邊緣檢測(cè)和區(qū)域搜索的牌照定位工夫,并團(tuán)結(jié)模板立室優(yōu)化算法詳細(xì)索取車(chē)牌。

再次,經(jīng)歷對(duì)現(xiàn)有車(chē)牌二值化方法的分析,采納了整體音訊閾值法對(duì)車(chē)牌二值化:針對(duì)車(chē)牌圖像傾斜的情景,采用刪改的改變和圖像回旋進(jìn)行修正;采用連通體檢測(cè)和zui小二乘法相結(jié)合的方法去除車(chē)牌邊框、鉚釘;采用筆直投影和車(chē)牌先驗(yàn)學(xué)問(wèn)字符分割方法治理了字符分割時(shí)紛亂背景為難、字符斷裂或粘連等題目。采用相信度分析和BP神經(jīng)搜集相結(jié)合方法對(duì)車(chē)牌進(jìn)行了識(shí)別,結(jié)果說(shuō)明識(shí)別算法具備出色的急迅性,牢固性和正確性,滿足車(chē)牌及時(shí)識(shí)別的條件。

末了,為了便當(dāng)管理人員對(duì)港口車(chē)輛的管理,對(duì)港口地磅數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了需求分析、見(jiàn)解布局設(shè)計(jì)以及邏輯布局,采用編程說(shuō)話開(kāi)發(fā)了港口地磅數(shù)據(jù)管理軟件?？筛鶕?jù)貨運(yùn)車(chē)輛的車(chē)牌結(jié)局對(duì)車(chē)輛*、運(yùn)載貨情況、客戶信息、收費(fèi)情況等數(shù)據(jù)查找、簡(jiǎn)略、改正等功能。根據(jù)現(xiàn)底細(xì)況,對(duì)港口地磅車(chē)牌識(shí)別管理系統(tǒng)進(jìn)行了打量實(shí)行,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、可用,具有很好的合用價(jià)格。