牌照自動識別是一項利用車輛的動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進行牌照號碼、牌照顏色自動識別的模式識別技術。其硬件基礎一般包括觸發(fā)設備(監(jiān)測車輛是否進入視野)、攝像設備、照明設備、圖像采集設備、識別車牌號碼的處理機(如計算機)等，其軟件包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分(如圖1所示)。當車輛檢測部分檢測到車輛到達時觸發(fā)圖像采集單元，采集當前的視頻圖像。車牌識別單元對圖像進行處理，定位出牌照位置，再將牌照中的字符分割出來進行識別，然后組成牌照號碼輸出。 車牌識別系統(tǒng)解決在高速狀態(tài)下漏車、晚上投射光不足等問題。滁州高清車牌識別系統(tǒng)銷售

   車牌識別系統(tǒng)的的人工神經網絡技術，近幾年來，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。 安慶高清車牌識別系統(tǒng)供應車牌識別系統(tǒng)利用電動擋車器、出入口控制終端、車牌識別、線圈檢測器等出入口設備做連動整合。

  隨著我國交通運輸的不斷發(fā)展，智能交通系統(tǒng)(IntelligentTrafficSystem，簡稱ITS)的推廣變的越來越重要，而作為ITS的一個重要組成部分，車輛牌照識別系統(tǒng)(vehiclelicenseplaterecognitionsystem，簡稱LPR)對于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。它可廣泛應用于交通流量檢測，交通控制于透導，機場，港口，小區(qū)的車輛管理不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監(jiān)控以及車輛安全防盜等領域，具有廣闊的應用前景。由于牌照是機動車輛管理的標識符號，因此，車輛牌照識別系統(tǒng)的研究在機動車管理方面具有十分重要的實際意義。

  傳統(tǒng)模式識別技術。傳統(tǒng)模式識別技術指結構特征法，統(tǒng)計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發(fā)展，開始出現汽車牌照識別的系統(tǒng)化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統(tǒng)計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。怎樣構建自動車牌識別系統(tǒng)？

  車牌識別系統(tǒng)中的牌照定位自然環(huán)境下，汽車圖像背景復雜、光照不均勻，如何在自然背景中準確地確定牌照區(qū)域是整個識別過程的關鍵。首先對采集到的視頻圖像進行大范圍相關搜索，找到符合汽車牌照特征的若干區(qū)域作為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做進一步分析、評判，選定一個比較好的區(qū)域作為牌照區(qū)域，并將其從圖像中分離出來。車牌識別過程中，牌照顏色的識別依據算法不同，可能在上述不同步驟實現，通常與車牌識別互相配合、互相驗證。因素不同程度上不同會降低了車牌識別的識別率。安慶高清車牌識別系統(tǒng)供應

車牌識別系統(tǒng)流行的原因。滁州高清車牌識別系統(tǒng)銷售

現有車牌識別系統(tǒng)存在的不足及改進的難點車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；實際拍攝過程也會受到環(huán)境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統(tǒng)的困難和挑戰(zhàn)所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。滁州高清車牌識別系統(tǒng)銷售

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