车牌识别技术特点
车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，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。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路自动化管理、闯红灯电子、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防
车牌识别厂家
车牌识别技术特点
车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，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。通过一些后续处理技术其可以实现停车场出入口收费管理、盗抢车辆管理、高速公路自动化管理、闯红灯电子、公路收费管理等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。
车牌识别
车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子、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(公路卡口比例高)。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在于技术，识别率是当前衡量技术的指标，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方向，也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。当前普遍对外宣称的识别率是95%，高宣称白天达到。但实际各家的识别率都很难达到其宣称的标准。
车牌定位
车牌定位就是提取输入图片的一部分区域。这部分区域的内容是汉字+字母+数字，传统的车牌定位算法根据直观的特征可以分为四类:基于文本的检测、基于颜色的检测、基于字符的检测和连接分量的检测。这些直观的特征容易受到环境的影响，而深度学习可以通过像素信息提取出更深层的特征。定位算法分为直接定位和间接定位两种。直接定位指的是回归网络直接预测车牌的坐标,以及长度和宽度,而间接定位指间接获取车牌的信息通过其他指标,很容易找到车辆,例如,检测汽车或汽车的尾灯首先然后计算板坐标。
车牌切分模块
车牌切分模块利用车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。
车牌识别模块
在车牌识别模块中，采用了多种识别模型相结合的方法，构建了一种层次化的字符识别流程，有效地提高了字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行了前期处理，不仅保留了图像信息，而且提高了图像质量和相似字符的可区分性，保证了字符识别的可靠性。
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