基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中
小区停车场车牌识别系统
基于模板的识别算法由于其处理速度快、识别率高的特点为大多数设计所采用。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。这种算法的处理步骤是：将单个字符图像区域进行二值化并改变字符大小，使之与字符集中的字符大小相同，然后再进行匹配操作，筛选出相似首先需要有字符模板库，将待识别的字符进行二值化后，将其大小变成字符模板库中字符大小，然后与库中的字符进行匹配，以相似度的字符为终结果。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、、有效的字符识别技术，商用价值较高。然后，就是车牌识别的后台管理，车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。
车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。本设计采用的是RGB 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 RGB 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。车牌识别系统在停车场中使用，可以让人们享受到畅通无阻的停车模式，车主通过停车场时，通过车牌识别系统对车辆车牌号的抓拍，将数据上传到数据库，通过信号传输，道闸自动开闸，让人们实现不停车通行。
字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。
多种支付方式实现自助便捷支付，在无人值守停车场支持微信/支付宝扫描码等支付方式，实现业主全程自助支付，促使停车场取消手册收费，这降低了劳动力成本，但也规避了人类接触资金的风险可以说是双重的。通达智无人值守智能停车场方案可以大大减少停车费管理人员，大大降低了收费管理人员的相关费用，更好地避免了“跑漏”，实现了24小时自助支付，停车场完全停车独立。智能操作，管理人员省力。随着物联网，人工智能和相关智能停车技术的发展，无人值守的停车场将越来越受欢迎，这将节省大量的人力成本，并将不可避免地为车主带来更方便，更智能的停车体验。 。它运用车牌是车辆身份的标识的思想概念来智能识别和统计车辆，涉及图像的处理、理解和记录等技术。
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