选择匹配作为结果。对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。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。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损
车牌识别系统
选择匹配作为结果。对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程。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。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、等等；
为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采ji至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率。自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数。
一体化摄像机专指可自动聚焦、镜头内建的摄像机。其核心是纹理特征分析定位算法，在经过图像预处理之后的灰度图像上进行行列扫描，通过行扫描确定在列方向上含有车牌线段的候选区域，确定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域进行列扫描确定其列坐标和宽度，由此确定一个车牌区域。与传统摄像机相比，一体化摄像机体积小巧、美观，安装、使用方便，监控范围广、性jia比高等优点。而车牌识别一体机则是在一体化摄像机上加入车牌识别的功能，车牌识别一体摄像机针对停车场行业，推出的基于嵌入式的智能高清车牌识别一体机产品，集车牌识别、摄像、前端储存、补光等一体。
车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子jing察、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用，粗略估计，行业的潜在市场覆盖率为30%-40%左右。在大多数汽车上，您都可以在驾驶员侧的仪表盘上找到VIN，从车外透过挡风玻璃也可以看到此号码。总体而言，车牌识别行业处于发展期。车牌识别行业发展的主要瓶颈在于技术，识别率是当前衡量技术的主要指标，直接决定了其在终端的应用价值。所以识别率的改进是车牌识别技术发展的主要方向，也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。
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