由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提。基于模板匹配算法首
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由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。应用于停车场可以实现自动计时收费，也可以自动计算可用车位数量并给出提示，实现停车收费自动管理节省人力、提。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小。
采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定ke靠的运行。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。
车牌识别过程包括图像采ji、预处理、车牌定位、字符分割、字符识别、结果输出等一系列算法运算，其运行流程如下：图像采ji；利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围。通过高清摄像抓拍主机对卡口过车进行实时、不间断记录、采ji。预处理；图片质量是影响车辆识别率高低的关键因素，因此，需要对高清摄像抓拍主机采ji到的原始图像进行噪声过滤、自动白平衡、自动曝光以及伽马校正、边缘增强、对比度调整等处理。
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