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。对于车牌本身是一连串的字符，不容易识别，因此，首先需要对字符进行分割，将一连串的字符分割成一个一个的字符。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
智能停车场车牌识别系统
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。对于车牌本身是一连串的字符，不容易识别，因此，首先需要对字符进行分割，将一连串的字符分割成一个一个的字符。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。
其次，车牌识别系统的识别速度也很关键。为了将社区停车场变为，技术和智能化方向，社区管理也在具体实施，用于车辆管理。识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。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。例如，在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间，速度是这一类应用里减少通行时间、避免车道堵车的有力保障。
停车管理行业这几年发展迅速，各大厂家竞争激烈，具备智能管理功能的产品是未来发展的重点。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。从人们的一个体验上来说，无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。因此，停车场实现真正的无人化管理，是停车场车牌识别系统发展的一大趋势。
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