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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。车牌跟踪模块车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，终只输出一个识别结果。

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。基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的所有白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。

如何解决场景中诸多个性的功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在车牌识别一体机的研发过程中，团队成员对复杂场景的深度理解是极为重要的。只有具备丰富行业研发经验，并深度发掘场景需求，才能将理论与实践相结合，立体化探索多个场景的痛点与难点，聚焦客户关注点，为产品设计指明方向。对此，深睛车牌识别率1先做出了应对方案，基于多年行业积累，对各个细分场景不断调研、摸索，于行推出了五款针对细分场景的车牌识别一体机，旨在帮助车牌识别一体机更好地落地到复杂场景中，满足场景特定功能需求，助力各行业数据化管理、智能化管理、可视化管理进一步升级。

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