智能车牌识别信赖推荐

车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。由于所有车辆的交通信息都将存储在服务器中，不需要手动记录车牌，服务器提供丰富的查询功能，还可以帮助用户定位车辆和乘客信息。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。

车牌的组成在我国都是一样的，由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。字符识别的方法有很多，本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。

其中，车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块，这三大模块是该课题重点研究的内容。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。

牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。

车牌识别系统是近年来备受关注的停车场智能管理系统。它早已应用于公路车辆管理，近年来已应用于出入口控制系统，为停车场智能化管理提供了新的解决方案。目前，的一些企业已经涉足这一领域。基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。车牌识别一体机是停车场智能管理系统的重要组成部分。它包括车牌识别，摄像头，前端存储和补光灯。在实际应用中，车牌识别机通过摄像头拍摄图像，自动识别车辆进出车辆时的车牌号，车牌颜色，车辆类型等，并记录信息。作为车辆的进出时间，以及自动门和栏杆。将机器的控制设备组合起来实现车辆的自动管理。