交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤.是视频检测法的，检测的正确与
否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割.车牌识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作.对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处
福州车牌识别安装
交通场景中车辆对象的实时检测是基于视频的交通监测系统中重要也是基本的步骤.是视频检测法的，检测的正确与
否直接关系到智能交通系统决簧的正确性，兴趣区域(Rcpon Of Interestinl;，ROI)提取是对交通场景视频图像中的车辆进行粗分割.车牌识别系统将有可能是车辆的区域从复杂的交通场景中分割出来以便进行后续的检测与跟踪操作.对一个像素检测主要是利用了在视频图像序列中处于同一位置的像素信息，而不是仅仅利用一帧中该像素的周围像素信息，这主要是由视频图像的特点决定的.对ROI的提取主要有光流法、帧差法、背景差法等几类方法。
1、背景差法
背景差法的基本思想是先形成交通场景的背景图像，然后将待检酒图像与背景图像逐像素相减(理想情况下的差值图像中非零像素点就表示了运动物体)，进而就可运用N值方法将运动物体从背景中分离出来。
什么是停车场车牌识别技术
车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
如何识别车牌？基本步骤是什么？
1)车牌定位，定位图片中的车牌方位：车牌识别一体机首要对到的视频图片进行大规模的相关查找，找到几个符合汽车车牌特征的区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的剖析和点评，然后挑选合适的区域作为车牌区域，并从图片中分离出来。
2)车牌区域定位完结后，将车牌区域切割成单个字符，字符在直线方向的投影需求在字符之间的空隙处或字符内部取得部分的接近度，并且这个方向要满足字符书写形式、字符、比例限制等一些车牌的条件。多合一车牌识别机选用直线投影法在杂乱环境下切割汽车图片中的字符。
3)车牌字符识别：辨认剪切的字符，构成车牌号码。车牌字符识别方法主要根据模板匹配算法和人工神经网络算法。然后与所有模板匹配，挑选匹配的结果。停车场车牌识别系统中根据人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用取得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图片输入网络，网络自动完结特征提取，直到辨认出结果。
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