常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收
停车场车牌识别系统供应商
常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过Mean Shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。支持牌照类型：普通蓝牌、黑牌、黄牌、双层黄牌、新能源车牌、港澳进出大陆车牌。
随着高速公路系统新技术的高速发展，车牌识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分，切社会对其的应用也十分广泛，它不但在高速，隧道，桥梁等方面被广泛应用，而且也逐渐的被应用于小区，停车场等方面，也在电子和wei章拍照方面做出较大贡献，介于车牌识别技术的广泛应用，越来越过的也都致力于对其的研究，同时也提出了一些较好的办法。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。
随着现代管理方法的进步和科学技术的发展，社区用户对车辆管理的要求越来越高。过去，手工刷ka的管理方法已不适应现代发展的需要。对于当前快节奏的高速工作模式，管理方法和系统有了根本性的改进。这种改进不仅要满足社区管理的需要。还必须适应社会的需要，适应人类感官的需要和习惯性行动的需要。但是，目前，任何高科技产品都不能完全取代人类的人工操作，它不能完全取代人类的思维，也不能与人们的思维方式相一致。随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。
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