车牌识别技术是一项对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，当然对于车辆动态视频也可以进行识别，但是对车辆的动态视频识别原理跟静态图像识别原理是一样，我们都知道视频是有图片的一帧一帧组成的，车牌识别算法也是对车辆的动态视频中抽取十到十五帧，然后通过对比选取其中清晰的图像进行识别。而车牌识别系统组成一般为摄像设备、地感线圈、识别车牌号码的处理机(如计算机)、车牌识别算法和后台管理计费软件等。 算法的原理 整个车牌识别算法包括两个部分：车牌定位和车牌字符识别，工地实名制门禁，后者还可继续细分为车牌字符的分割、融合以及字符识别。车牌字符识别部分主要是通过设计训练分类器完成。 各类车型的不同 不管是使用地感线圈还是红外触发，车型的影响都是显而易见的，大车与小车的触发位置即使在低速的情况下也可能超过0.5米，当超过1米时，的图像可能不是清晰的。 解决建议：对于这种，一般要在车牌定位之前要对图像做预处理，然后再进行车牌的定位、分割、识别等部分，这也正对系统有很大的挑战性。车牌受损或有污渍 在公路和城市内的实际应用过程中，很难保证所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年之后，难免会出现污染和磨损等现象。 解决建议：对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于严重，这还得靠人工了。 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、jia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，使采集到的图像利于识别。 湖北工地实名制门禁-武汉超楚由武汉超楚科技发展有限公司提供。武汉超楚科技发展有限公司是湖北 武汉 ,其它的企业，多年来，公司贯彻执行科学管理、发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在超楚科技领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创超楚科技更加美好的未来。 产品：超楚科技供货总量：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
