车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的
停车场车牌识别系统厂家
车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。车牌定位和分割的精准度将直接影响到终的字符识别的好坏。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。
识别的方法，可以选择的有神经网络法和模块匹配法等。在这里，对车牌定位的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。车牌包含的信息是多个字符，想要对车牌进行识别，首先我们需要将车牌的多个字符进行分割处理。字符分割技术将车牌的多个字符分割为单一字符，我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有神经网络法和模块匹配法等。车牌识别系统采用200W高清车牌识别摄像机对进入停车场的车辆进行抓拍，上传计算机处理，可脱机工作。目前重要的是必须提高系统的识别率。
其中，车牌字符分割模块、车牌定位模块、字符分割模块，这三大模块是该课题重点研究的内容。该文通过系统交通图像的特点对这3部分的技术进行了深入研究。车牌的定位是指在图像中提取车辆车牌范围内的图像，一旦车牌的定位系统有误差将直接影响到后面字符的分割与字符的识别，这是车牌定位系统的关键所在。但是，为了更好地管理停车场和停车难度，停车场系统不断升级，功能也在不断增加。
牌识别系统，借助了牌照的定位性能，从机动车的所有图像中找出车牌区域的地方，然后将车牌所在范围的内容实行定位显示，在将定位所得的信息数据传送到字符的识别部分。
在日常生活中，车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更准确的识别是市场所需。如何选择一个好的车牌识别系统就成为重要任务。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些
开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。
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