PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类多的PC版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智
车牌识别系统安装
PC端车牌识别SDK主要应用场景介绍。PC端车牌识别sdk目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WINCE、Android等多种平台，是现在上支持平台种类多的PC版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的PC端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智能交通的进一步发展奠定了良好的基础。
车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。①车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，判断其中车辆的位置，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。②车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。
车牌识别系统的关键技术及算法。Sobel边缘检测算子：Sobel算子是根据邻域像素与当前像素的距离有不同的权值，强调中心像素的对边邻域像素对其的影响，而消弱4个对角近邻像素的作用。图像中每一个像素点都用这两个核做卷积，一个卷积核对图像垂直边缘响应大，而另一个则对水平边缘响应大，取两个卷积之中的大值作为该像素点的输出值。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。
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