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。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。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
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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。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。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、等等；
1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。世界制造厂识别代号”证书复印件，车辆类型，带有车辆识别代号的标记的型式及图片，车辆识别代号的标示位置或区域说明及图片，对车辆识别代号的解释文件。
车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采ji、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。车牌号码识别的大致原理如下：分为图像采ji、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。
每年生产少于500辆汽车的生产者，其VIN的第三位会使用9字，并会使用2-14位作识别的第二部分。一些生产商会使用VIN的第三位作为汽车车种的分类，例如货车或巴士。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。以瑞典富豪车厂（Volvo）出产的车辆为例，轿车使用YV1，货车使用YV2，而巴士及客车则使用YV3。在美国和其他很多和地区制造的汽车上，车辆识别号（VIN）都是其标识序列号。
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