宣城车辆车牌识别-龙驿,可根据需求定制

自动车牌识别是一种模式识别技术，它使用车辆的动态视频或静止图像来自动识别---和车牌颜色。硬件基础通常包括触发装置（监视车辆是否进入视野），---装置，照明装置，图像采集装置，识别---码的处理器（例如计算机），以及软件包括车牌定位算法，车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。车牌字符识别;?该方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，以选择较佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器；另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果为止。 近年来，车牌识别系统，车牌一体机，车牌识别装置和车牌识别系统软件是智能停车场管理系统和停车管理的重要组成部分。停车收费装置和停车场停车系统在日常生活中受到越来越多的关注。车牌识别装置和自动车牌识别软件的应用越来越多。车牌扫描系统和车牌识别---机可应用于停车场管理系统，高速公路和其他捕获，城市道路上的电子，以及校园，社区的车辆管理系统，商业区等。

 一些车牌识别系统还具有通过视频图像判断是否有车的功能，这被称为视频车辆检测。完整的车牌识别系统应包括几个部分，如车辆检测，图像采集和车牌识别。??车牌识别系统可广泛应用于，军营，厂矿，校园等内部车辆管理和调度，以达到维护单位制，加强安全，提高管理水平的目的。它还可用于实现住宅区，操作停车场等的车辆计费和停车位控制要求。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌和拍摄密切相关。车牌的会受到各种因素的影响，如生锈，污渍，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，等；实际的拍摄过程也会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。这些影响因素在不同程度上降低了车牌识别识别率，这也是车牌识别系统的难点和挑战。为了提高识别率，除了不断改进识别算法外，我们还应该找到克服各种光照条件的方法，使收集的图像较有利于识别。