车牌识别系统对实现车辆自动化管理有着重要的作用
在现实生活中，传统的停车场管理主要是向进入停车场的车辆发放卡片或安排管理人员登记车辆信息，以记录车辆进出的时间作为计费的主要依据。 无论是固定车辆还是临时车辆，必须在出口刷1卡或人工缴费后方可离开停车场。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，Zui后选zui佳匹配作为
道闸车牌识别
车牌识别系统对实现车辆自动化管理有着重要的作用
在现实生活中，传统的停车场管理主要是向进入停车场的车辆发放卡片或安排管理人员登记车辆信息，以记录车辆进出的时间作为计费的主要依据。 无论是固定车辆还是临时车辆，必须在出口刷1卡或人工缴费后方可离开停车场。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，Zui后选zui佳匹配作为结果。这种类型的管理常常导致交通阻塞，浪费车主的宝贵时间。 为了解决上述问题，使用车牌识别技术来取代传统的手动卡片管理，对实现车辆自动化管理具有重要作用。
车辆识别的应用和发展
县城的大大小小的小区里面，都已经安装了这种智能车辆识别系统，专门有公司前来小区推销，而且价格也比较便宜，所以很多小区都安装了，哪怕实用与不实用，那不是他们考虑的因素，他们主要考虑的是，别的小区有，我们小区也得安一个，否则咱们小区就显得不智能化了，比不上别的小区高1档了，所以就在一两年间，能装的都装上了。高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同种类车辆的收费价格差距也越来越大，司机经常利用现有收费系统中的漏洞逃费，车牌识别技术是解决这些问题的根本方法。
车辆识别关于牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，zui终组成牌照号码。牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。近几年汽车后市场呈喷井式发展，在过去的半年，汽车后市场规模已高达万亿级，产业前景广阔，与此同时行业运营也受信息区域化、数据不统一的制约，让企业面临着效率低下、规模化运行困难的痛点。3、牌照定位，自然环境下，光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，zui后选定一个zui佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
车牌自动识别技术(License Plate Recognition， LPR)以计算机技术、图像处理技术、模糊识别为基础，建立车辆的特征模型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。KTR车牌自动识别软件是一个以特定目标为对象的计算机视觉系统，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别，它运用的图像处理、模式识别和人工智能技术，对采集到的图像信息进行处理，能够实时准确地停车场车牌自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，并直接给出识别结果，使得车辆的电脑化监控和管理成为现实。
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