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车牌字符分割主要后面的字符识别做准备，它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开，以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有：基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。

车牌的字符识别

车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。

核函数的选择，当下多用的核函数是，所以本中也用核函数，主要是考虑到以下几个因素（1）核函数能够完成非线性映射。（2）所要的培训的参考数据比较少，在运用分类设备时简便。多项式的此类函数所对应的参考数据比核函数多，所以对分类设备的工作提出了更高的要求。核函数和分类设备的工作效果之间有较为密切的关系，不过等人在其研究中发现，其不同和工作的效果没有太大的关联，而起到重要作用的是因子C和其对应的参数厂。我们采取这样的方法确定字符的左右坐标和宽度，就可以对字符进行分割。

在日常生活中，车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更准确的识别是市场所需。如何选择一个好的车牌识别系统就成为重要任务。从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。

开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。

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。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，使之能作为车牌定位的依据。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。