關(guān)鍵詞 |
車牌識(shí)別 |
面向地區(qū) |
采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌，字符分割，光學(xué)字符識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果5個(gè)步驟。車輛圖像的采集方式?jīng)Q定了車牌識(shí)別的技術(shù)路線。ITS通行的兩條主流技術(shù)路線是自然光和紅外光圖像采集識(shí)別。自然光和紅外光不會(huì)對(duì)產(chǎn)生不良的心理影響，也不會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術(shù)。
，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車輛其圍環(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來識(shí)別車牌照，而且可以用來識(shí)別車牌照顏色、車流量、車型、車顏色等車輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。
L形結(jié)構(gòu)件的有限元模型如圖2所示。為分析結(jié)構(gòu)的不同鋪層方向?qū)χ圃爝^程中回彈變形的影響，比較了L型結(jié)構(gòu)的[]8，[/45/9/-45]2s及[9]8三種鋪層情況，結(jié)果如圖3所示，可見不同鋪層方向?qū)貜椊堑挠绊戄^大。出現(xiàn)這樣的變化趨勢(shì)的原因是不同鋪層的層合板L形構(gòu)件在拐角處的徑向及周向熱應(yīng)變及曲率收縮應(yīng)變不同。對(duì)[/45/9/-45]2s種鋪層，改變L形結(jié)構(gòu)件的厚度,模擬回彈角度的變化，結(jié)果如圖4所示，可見厚度的改變對(duì)回彈角的影響也很明顯，隨著厚度的增加，回彈角變小。
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