车牌识别系统的主要构成分析
目前相对多见的车牌识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌定位车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来，由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状，车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色，它们与图像的背景颜色存在较大的差异。车牌识别系统的实际原理
车牌识别系统维修
车牌识别系统的主要构成分析
目前相对多见的车牌识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌定位车牌定位是指根据车牌图像的区域特征来将车牌在图像中的部分从背景图像中分离开来，由于车牌区域在图像特征主要包括颜色和形状，车牌区域的颜色一般为蓝色、黄色或白色，它们与图像的背景颜色存在较大的差异。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作
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。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。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。
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。
无需经传统视频采集卡处理，减少图像信息的损失，车牌识别率高、识别速度快、识别功能全、使用方式灵活。
支持牌照类型：普通蓝牌、黑牌、黄牌、双层黄牌、新能源车牌、港澳进出大陆车牌;
适用场合:
适用于所有停车场、高速收费站、港口、海关口岸、物流园区、医院、商场等各类出入口及各种卡口对车辆车牌识别及能脱机使用的场合。
停车管理行业这几年发展迅速，各大厂家竞争激烈，具备智能管理功能的产品是未来发展的重点。从人们的一个体验上来说，无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。其基本工作过程如下：1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。因此，停车场实现真正的无人化管理，是停车场车牌识别系统发展的一大趋势。
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