动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位
福州车牌识别
动态识别系统技术原理介绍
技术原理：
通过计算机视觉算法，对所拍摄的动态视频信号进行图像分析，利用目前的人工智能算法对目标物体进行检测和分析，以检测和提取要分析的特征区域，并利用相关算法进行自动识别。
在车牌识别中，利用了神经元网络和信息合成技术，并通过对目标信息进行语意分析以提高识别的准确率。通过视频分析信号触发、图像、识别算法(包括车牌定位、字符切分、字符识别)，可将车牌的各种特征元素识别成数字信息。
系统通过对各种车型的特征进行学习，以达到对相关特征的智能识别。车型特征包括车辆的标志、名称(文字、型号)、车辆外观特征(如外观尺寸、颜色、车头散热片形状等)等等。
简单的多帧平均法是直接将前面若干输入图像的平均值作为当前背景.多帧平均法的缺点在于对场景改变过于敏感性，而这种改变并不总是由车辆运动引起的.选择更新法的基本思想是只将没有检测到运动的区域即真正的背景进行更新·在背景更新前，先逐像素判断相邻两幅图像的差值，如果小于一个闽值，则说明在这个像素位置没有检測到车辆-可进行背景更新操作，这种方法依赖于阚值的选取，如果闷值选择不合理，背景图像将很快变得不可用.在选择更新背景前进一步加入背景调整步骤，即首先计算当前帧和上帧图像问的平均灰度之差，若差值大干设定阁值，则认为当前帧的平均灰度发生突变，就要在背景图像上逐像素加上此差值。
车牌识别系统背景差方法的优点是：原理和算法设计简单：根据实际情况确定N值进行处理后，所得结果直接反映了运动目标的位置、大小，形状等信息，能够得到比较的运动目标信息.但是·基于背景差的车辆检测的准确性很大程度上依赖于背景图像的可靠性.总的来说.背景差法对环境光线的变化非常敏感，背景图像需不断地被更新以迎合环境光线、阴影和天气的变化等·因而背景更新中的误差累计是影响背景差法精度的重要因素。
有很多好友发信息来问车牌识别后道闸不起杆怎么办下面是我搜集的一些资料供大家参考!
不抬杆的原因
车牌识别系统不抬杆要先找到原因
一、信号线网线
查看车牌识别系统的信号线和网线是否畅通
二、地感线圈
查看地感线圈是否损坏，损坏了检测不到地感处理器处于死机状态。
三、车检器
查看车检器是否工作，相机是否被遮挡和是否能正常识别。
四、道闸
查看道闸是否能正常运行，按道闸按钮看是否能正常升起和下降。
六、车辆车牌
查看进出是否被遮掩、损坏。
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