3.智能算法模型硬件识别系统：智能模糊点阵识别算法具有较高的准确率，识别率大于99.70％。几乎不需要人工干预。软识别系统：OCR /字符拓扑识别算法，频繁错误识别，准确率小于90％。手动输入更正的车牌号码。 4.可靠性和稳定性：硬标识系统：特殊标识符采用TI的高速DSP和双CPU控制，确保系统的可靠性和稳定性。2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数
车牌识别系统
3.智能算法模型硬件识别系统：智能模糊点阵识别算法具有较高的准确率，识别率大于99.70％。几乎不需要人工干预。软识别系统：OCR /字符拓扑识别算法，频繁错误识别，准确率小于90％。手动输入更正的车牌号码。 4.可靠性和稳定性：硬标识系统：特殊标识符采用TI的高速DSP和双CPU控制，确保系统的可靠性和稳定性。2、可识别车牌照的百分率=人工正确读取的车牌照总数/实际通过的车辆总数。软识别系统：软件识别，容易频繁死机等，需要经常重启电脑，造成系统间歇性瘫痪。 5，识别速度快：硬识别系统：车牌识别速度小于0.4秒，完全满足大流量的需求;软识别系统：车牌识别速度大于3秒，甚至更长，速度难以忍受。
视频识别技术
智能视频识别技术是通过识别车辆所具有的牌照图像并传入平台，经由平台统计分析，实现车辆信息自动识别、实时数据交互、基础数据查询及维护等。
主要用于地下停车场的出入口和主要路口，通过摄像头采集的视频，识别车牌，用于辨识车辆是否符合进入条件、定位车辆位置，或是计算车辆停留时间进行计费。
人脸识别技术
人脸识别技术的基础是人脸识别，主要用于社区各路口和各进出区域的门禁，常用于检索匹配进入人员是否为社区人员，或者是定位可yi人员的移动轨迹。为地下停车场的安全保障和紧急事件的处置提供了坚实的基础。
3）车牌字符识别方法主要基于模板匹配算法和基于人工神经网络的算法。基于模板匹配算法，首先将分割后的字符二值化并缩放到字符数据库中模板的大小，然后与所有模板匹配，并选择zui良好匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符，然后利用获得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图像输入网络，网络自动实现特征提取，直到识别结果。在实际应用中，车牌识别系统的识别率也与车牌质量和拍摄质量密切相关。然而，缺点是场地要求高，车道可能是直的，并且存在一定的泄漏识别和错误识别（需要安全手动干预）。车牌的质量会受到各种因素的影响，如生锈，污垢，油漆剥落，字体褪色，车牌遮挡，车牌倾斜，高光反射，多牌照，jia牌照等;实际的拍摄过程还会受到环境亮度，拍摄方式，车速等因素的影响。
车牌号是世界上一对车辆识别的标志。其特殊性和重要性决定了车牌识别系统是城市智能交通管理系统不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动智能交通管理提供了一种有效而实用的手段。它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。目前，市场上车牌识别系统的主要应用范围包括：1。交通路口智能交通管理，现代住宅小区，停车场，重要单位车辆出入口管理，道路交通拥堵识别，交通流量监测4交通信息的自动收集5.路边桥梁，隧道等的自动收费系统.6，和其他负责建立临时检查站的机构对通过的车辆进行检查，并确定车辆到优先检查;
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