武昌车辆识别系统报价服务至上「东方建星」

车牌识别系统之牌照字符识别方法：

   主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

  实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假的牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采l集到的图像有利于识别。

车牌识别系统技术路线：

  采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采l集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采l集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采l集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

车牌识别如何提高识别率：

从外部因素来看，影响车牌识别率的因素主要有视点转换、光线、遮挡、比例、变形、复杂背景等。

车牌识别系统主要由道口、车辆检测器、高清车牌摄像头、电子显示屏、控制中心等组成。通过高清车牌摄像头捉进出口车牌，提取前后图片对比，判断车辆是否放行。可见车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，外部环境对识别率影响很大。