產品簡介

                            車牌識別SDK開發包
                            SOFTWELL SDK是專為從事車牌識別軟件產品開發的客戶而設計的軟件開發包。采用國際領先的計算機視覺和圖像處理算法,結合國際領先的神經網絡算法,索威爾車牌識別采用模塊的方式提供車牌識別功能的軟件。

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                            產品詳情

                            SOFTWELL SDK是專為從事車牌識別軟件產品開發的客戶而設計的軟件開發包。采用國際領先的計算機視覺和圖像處理算法,結合國際領先的神經網絡算法,索威爾車牌識別采用模塊的方式提供車牌識別功能的軟件。

                            SOFTWELL SDK是專為從事車牌識別軟件產品開發的客戶而設計的軟件開發包。采用國際領先的計算機視覺和圖像處理算法,結合國際領先的神經網絡算法,索威爾車牌識別采用模塊的方式提供車牌識別功能的軟件。具有高速的識別速度和可信識別正確率,以減輕各開發商的開發成本,提高其競爭力。適用于城市交通管理、超速監控、公路計費、停車場管理、被盜車輛偵破等應用開發。

                            車牌識別SDK組成模塊:
                            車牌檢測:檢測輸入照片或視頻中是否存在車牌。
                            車牌識別:對檢測到的車牌進行字符分割及識別并輸出識別結果。
                            圖像處理:對檢測到的車牌圖像進行修復、旋轉等以提高識別正確率。
                            開發例子:在Visual C++、Dephi、VisualBasic、BCB語言環境下使用dll或OCX開發的例子。

                            開發平臺系統要求:
                            CPU: Pentium IV 2.8以上,內存1G以上。
                            Windows2000 , XP , 2003操作系統。
                            Visual C++、Dephi、Visual Basic、BCB等兼容應用DLL或OCX的開發工具。

                            運行環境系統要求:
                            CPU: Pentium IV 2.0以上,RAM 512M以上。
                            Windows 2000 , XP , 2003操作系統等。
                            DirectX 9.0。

                            技術規范:
                            ◆ 識別時間<0.05秒
                            ◆ 監視距離1-50米(具體視成像設備性能) 
                            ◆ 可見光成像模式、支持LED和閃光燈等輔助光源,全天候7×24小時連續工作
                            ◆ 車牌檢測正確率>95%
                            ◆ 漢字識別正確率>99%、字符位識別率大于>97%、全車牌識別正確率>95%
                            ◆ 支持各種車牌識別:民用車牌(92式)、民用貨車尾牌(雙行)、民用車牌(2002個性化)、警車車牌、武警車牌、軍用車牌(2004式)
                            ◆ 在可見光成像條件下車牌顏色(藍、黃、黑、白)識別正確率>98%
                            ◆ 能夠識別行駛速度可達200km/h高速行駛的車輛的車牌 
                            ◆ 支持視頻自動觸發及物理觸發車輛檢測 
                            ◆ 支持PCI、USB2.0、IEEE1394等接口的視頻采集設備
                            ◆ 輸出車輛照片、車牌照片、識別結果、車牌顏色、二值化圖像

                            注:網站車牌識別軟件測試版只針對標清圖片識別,高清圖片識別及視頻流識別請與公司市場銷售人員聯系。








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