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廣東卡派思科技有限公司
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技術參數：Technical parameter
工作電源：AC220V+10% 50HZ
電機功率：70W-150W
工作溫度：-40℃至+80℃
環境濕度：5%-95%
配桿長度：≤6米直桿≤6米曲桿≤5.5米二欄≤4.5米三欄
可選桿時間：1.5秒 3秒 6秒（直桿） 6秒（曲桿/柵欄桿）
可選配桿類別：Optinoal rod type
直桿類：八角桿、四方桿、伸縮桿、連接桿、膠條桿、
132廣東卡派思智能出入口設備工廠！
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車牌識別分為兩個過程：車牌檢測（Plate Detection）和字符識別（Chars Recognition）。
車牌檢測（Plate Detection）：對一個包含車牌的圖像進行分析，終截取出只包含車牌的一個圖塊。這個步驟的主要目的是降低了在車牌識別過程中的計算量。如果直接對原始的圖像進行車牌識別，會非常的慢，因此需要檢測的過程。可用SVM判別截取的圖塊是否是真的“車牌”。
①圖像分割：采用一系列不同的濾波器、形態學操作、輪廓算法和驗證算法，提取圖像中可能包含車牌的區域。
假設車牌圖片沒有旋轉和變形，則車牌分割的一個重要特征是車牌中有大量的垂直邊緣。
具體算法步驟如下：
1.將彩色圖像轉化為灰度圖，并采用5*5模版對圖像進行高斯模糊來退出由照相機或其他環境噪聲（如果不這么做，我們會得到很多垂直邊緣，導致錯誤檢測。）
2.使用Sobel濾波器求一階水平方向導數，以此尋找垂直邊緣
3.使用Otsu自適應閾值算法獲得圖像二值化的閾值，并由此得到一副二值畫圖片
4.采用閉操作，去除每個垂直邊緣線之間的空白空格，并連接所有包含 大量邊緣的區域（這步過后，我們將有許多包含車牌的候選區域）
5.由于大多數區域并不包含車牌，我們使用輪廓外接矩形的縱橫比和區域面積，對這些區域進行區分。
a.首先使用findContours找到外部輪廓
b.使用minAreaRect獲得這些輪廓的小外接矩形，存儲在vector向量中
c.使用面積和長寬比，作基本的驗證【閾值：長寬比為4.727272，允許誤差范圍正負40%，面積范圍15*15至125*125】
6.由于每個車牌都包含白色背景屬性。我們為了更精確的裁剪圖像，可以使用floodfill算法【用顏色填充某一密閉區域，相當于油漆桶的功能】來提取那些旋轉的矩形。
*步的原文：get several seeds near the last rotated rectangle center. Then get the minimum size of plate between the width and height, and use it to generate random seeds near the patch center.】總之，得到每個矩形的中心，然后求每個矩形各自長寬的較小值，再用隨機數和這個較小值得到中心附近的種子點
第二步的原文：for each seed, we use a floodFill function to draw a new mask image to store the new closest cropping region:
第三部的翻譯：對這些裁剪區域，再次用縱橫比和區域面積進行驗證，再去除圖像的旋轉，并裁剪圖像到統一尺寸，均衡化圖像的灰度
②用SVM分類。分類前要先訓練SVM，準備正、負樣本（圖像分割后得到的車牌及非車牌圖像）。
字符識別（Chars Recognition）：對只包含車牌的圖塊進行光學字符識別（OCR），可用CNN實現。
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