该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。
系统稳定，抗干扰性强
首先在电路设计及布局上，合肥车牌识别系统采用了现代化的技术和工艺，可减少外
车牌识别一体机
该系统是利用视频流的车牌自动识别算法，无需地感触发，对车辆进行抓拍、号牌识别，当车辆进入小区入口时，车牌自动识别算法自动抓拍车辆照片并识别车牌号码，将车牌号码，颜色，车牌特征数据，入场时间信息等传记录下来，车辆可无障碍出入停车场，为用户提供了一种崭新的服务模式。
系统稳定，抗干扰性强
首先在电路设计及布局上，合肥车牌识别系统采用了现代化的技术和工艺，可减少外界电磁波等对设备的影响；其次该系统功耗小，发热低，在恶劣环境下也适用，并且确保不会出现系统当机的情况；后在零部件的选配上，合肥车牌识别系统采用优异的产品，增加了系统的稳定性。
车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际公认的识别率指标要求是24小时全天候全牌正确识别率95%～99%。识别率的统计也分为以下三种方式：
A、电影自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数。
b、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数。
c、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数。
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。
车牌定位
从整个图像中准确地检测出车牌区域，是车牌识别过程的一个重要步骤，如果定位失败或定位不完整，会直接导致识别失败。车牌定位方法一般会依据纹理特征、颜色特征和形状特征等信息，采用投影分析、连通域分析、机器学习等算法检测车牌。投影分析方法根据车牌字符与背景交替出现的次数相比于其他情况要多这个特征，通过图像在水平和垂直方向的投影分析来定位车牌。
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