智能交通
车牌识别框架流程与应用分析车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。
现在，随着人们安防意识的提高，对安防力度的投入加大，车牌识别产品的应用也将越来越普遍化。而一体化、智能化、高清必
熵基车牌识别
智能交通
车牌识别框架流程与应用分析车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。
现在，随着人们安防意识的提高，对安防力度的投入加大，车牌识别产品的应用也将越来越普遍化。而一体化、智能化、高清必将成为车牌识别系统发展的主流方向。
车牌识别技术的应用前景与应用分析
车辆号牌是全世界对车辆身份识别的标记，它的特殊性和重要性决定了车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别系统为自动化的智能交通管理提供了、实用的手段。车牌识别技术作为交通自动化管理的重要手段，以及车辆检测系统的一个重要环节，并以计算机可处理的形式给出识别结果，从而使得车辆的电脑化监管成为现实，其在交通监视和控制中占有很重要的地位。
车牌识别字符分割
字符分割的任务是把多列或多行字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符图像。传统字符分割算法可以归纳为以下两类类：直接分割法、基于图像形态学的分割法。车牌字符的正确分割对字符的识别是很关键的，在分割正确的情况下，才能保证识别的准确率。而随着神经网络理论的不断发展，端到端的图片分类识别技术也有很大突破，因此很多OCR软件逐步摆脱传统字符分割处理，由识别网络对多字符进行直接识别。
车牌识别原理车牌定位模块
车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。本系统实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。同步内置的区域设置功能，可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰，达到比较好的识别效率。
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