







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。

一、严格管理车辆的牌照识别停车场。
提供车辆出入证件照片,车牌号码。暂时停车进出自动匹配,车辆识别系统,计算临时停车收费,如有特殊情况可免费放行,车辆识别系统设备,并有免费理由选择记录,高速车辆识别系统,做到车辆进出有记录。
二、提高车辆的牌照识别管理水平和形象。
车辆的牌照识别系统的应用,无论是从产品的造型方面,还是自动控制带来的方便实用和科学管理方面,都将极大地提高停车场管理水平,树立良好的形象。


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