晋中百胜智能车牌识别系统销售-高识别率

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近两年来，随着车牌识别技术的逐步成熟，停车场系统充分利用了车牌识别技术的优势，使车主不能停车取卡，大大加快了车辆的行驶速度，使停车更加方便。

　　　　在实际中，已将二十四比特真彩像转换为八比特灰像，即用一个字节表示一个像素点，而一个字则表示256个灰度值，这对于提取字符特征仍然有困难，还需进一步将其转换为黑白两像，这种转换过程称为二值转换。
常规车牌图像二值化方法是将单个像素灰度值与一个经验值(通常称为阈值)进行比较，如果该值小于阈值，灰度值取0(即黑色)，否则为255(即白色).通常根据车牌灰像直方图得出小和大灰度值，然后将阈值作为小和大灰度值的平均值，再通过这两个区域的灰度值迭代出佳阈值，此方法的具体步骤见参考文献[2]P466-469页。
但是实际的二值化需要划分，否则会形成笔画的断口、粗化等。

　　　　车牌文字识别该方法将字符分割后的字符灰度图像进行归一化、特征提取、机器学习或与字符数据库模板匹配，终选择匹配度高的字符作为识别结果，其中容易混淆的字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。
常见的字符识别算法有：模板匹配法、神经网络方法、支持向量机方法、Adaboost分类方法等。
该方法具有识别速度快、方法简单等优点，缺点是对断裂、污损等情况的处理有的困难；神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但时间长。
在不可见的测试样本中，支持向量机方法能够更好地识别和减少训练样本；Adaboost分类法能够集中在较为重要的训练数据上，具有快速、实时的特点。
我们的汽车牌照由汉字、英文字母、阿拉伯数字三种字符组成，并采用统一的样式，便于识别过程。

晋中百胜智能车牌识别系统参考案例

　　 伴随着计算机和视频技术的发展，汽车牌照自动识别系统已经成为ITS的重要组成部分，在车辆追踪与跟踪、车辆出入控制、公路收费等方面得到了广泛的应用。
整个车牌自动识别系统由图像、图像处理、模糊识别等几个部分组成，其中包括已知汽车数字图像的预处理、车牌、二值转换、车牌分类、车牌分割、字符识别、结果优化等几个方面。
车牌识别技术在国内已经有很多单位进行了研究开发，虽然各个公司都取得了一些成功，但是车牌识别技术本身毕竟要符合实战要求，因此笔者在研究中对车牌识别系统进行了研究，并对车牌识别系统进行了一些研究，并提出了一些改进方法。

　　　　其具体方法是，将所要识别的字符位图提取字符特征加权值，然后逐个与该类型相关的已知字符的标准特征库加权值进行比较，从中选取佳字符作为识别结果，而当该理想字符相关的特征加权小于给定的小经验值小于给定的小经验值时，它就认为字符匹配成功，并且当理想字符相关的特征加权值大于给定的大经验值时，它被视为匹配错误，如用“？”代替。
对易混淆字符需要做进一步的细节区分五、颜色识别对于二值转换后的车牌图像依据我国汽车牌照的特点，很容易分辨出黄色和白色的底色，但是对于蓝底白字和黑底白字需要进—步从原灰度中提取特征，如可以提取车牌分隔符区域，即截取第二个字符右边界和第三个字符的左边界的车牌区，通过分析该区域的灰度来区分蓝色和黑色车牌底色，因为黑色和蓝色灰度之间有明显区别。

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