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车牌识别规范的拍摄有助于提高识别率，那么该如何拍照呢？1。保持水平，尽量使车牌在画面中保持水平。2。合理光照，拍摄时注意光照的影响，尽量避免反光和黑影。3。避免倾斜，不要使拍摄角度倾斜过大，以免造成车牌严重变型。4。聚焦清晰，避免图像模糊不清楚。5。授权方式：序列号授权，按智能终端客户端数量授权、时间授权、版本授权。车牌识别系
车辆道闸设备
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车牌识别规范的拍摄有助于提高识别率，那么该如何拍照呢？1。保持水平，尽量使车牌在画面中保持水平。2。合理光照，拍摄时注意光照的影响，尽量避免反光和黑影。3。避免倾斜，不要使拍摄角度倾斜过大，以免造成车牌严重变型。4。聚焦清晰，避免图像模糊不清楚。5。授权方式：序列号授权，按智能终端客户端数量授权、时间授权、版本授权。
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。车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。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1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。
车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。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，然后与所有的模板进行匹配，选择1佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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