车牌识别设备大概是在2011年开始发展的，随着时间的推移，车牌识别单元在识别率以及稳定性方面已经得到了很大的提升，车牌识别系统原理，尤其识别率从之前的>90%提升到了>99%，使用方式从之前的地感抓拍模式升级到了纯视频识别，这大大降低了安装施工方面的成本，下面就由科创鼎新来讲讲车牌识别的发展吧。虽说，车牌的识别单元的识别率得到了很大的提升，牡丹区车牌识别系统，但是还是存在1%的车牌无法识别，尤其是无牌车是现有视频识别模式的死穴，根本无法处理。这样还是对现场的使用造成了很大的影响。在车辆通行比较频繁的场所（如：大型商场、火车站、体育馆等等），车牌识别系统安装，高峰期时，无法正常通行的车辆数目还是很大的。要解决1%~2%左右车辆无法正常通行的问题，除了车牌识别单元继续的优化改进（如：增加无牌车处理，提升识别率）外，还需要收费系统单元的配合处理。当出现此问题时，可以通过收费系统单元的软件改进，人工手动处理无法正常通行的车辆，这样就增加了收费系统单元的复杂度及处理工作，对系统的开发者来说，难度也提升了很多（因为需要了解和熟悉现场的环境，才能合理的开发系统）。 济南科创鼎新电子科技有限公司是智能化系统解决方案和系统设备的研发、制造供应商，产品涵盖智能停车场系统、智能通道系统、智能门禁系统、智能电梯管理系统、智能考勤系统、智能消费、智能交通。在电子信息技术、出入口控制设施、智能管理软件、服务等领域都确立了令先地位。 车牌识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些车牌识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。车牌识别单元对图像进行处理，定位出车牌位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。车牌识别停车场系统和普通的停车场系统在组成上大致相同，但是，车牌识别停车场系统对设备的要求会更高，想要了解更多相关信息就关注科创鼎新吧。车牌字符识别字符识别方法目前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，选樶佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，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待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。 产品：科创鼎新供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
