山西智能车牌识别系统安装-支持远程开闸

车牌识别系统是能路面的车辆并自动提取信息进行处理的技术，当车辆进入车牌识别系统抓拍区域时，会触发车牌识别一体机抓拍车辆的的图像并自动识别出车牌号。

　　　　神经网络算法主要有两种：一种是先对待识别的字符进行特征提取，然后利用得到的特征对神经网络分类器进行训练；另一种方法是将待处理的图像直接输入网络，通过网络自动实现特征提取，直至识别出结果。
前者的识别结果涉及到特征提取，而特征提取则耗时较长，因此特征提取是关键。
作者认为，目前基于我国车牌特点的模板匹配算法识别速度更快。

　　　　研究方法和方案(1)读取图像输入的图像由于受天气、光照等因素的影响，再加上车牌的老化污损、陈旧褪色，使得车牌图像对比度不足，图像细节无法分辨，车牌字符部分不突出。
此外，对高速行驶的汽车所拍摄的图像往往会出现模糊、扭曲、变形等现象，这都增加了预处理的难度。
这一过程需要复杂的过程，因为系统会将读取的图像默认为更清晰、几乎不倾斜的图像。
(2)图像预处理过程中，需要将图像转化为二值图像，便于对图像进行。

山西智能车牌识别系统参考案例

　　　　近两年人工智能的发展，计算机视频识别技术逐渐成熟，并逐步进入应用阶段，如人脸识别、车牌识别、文字识别、表情识别等新技术不断涌现，特别是车牌识别的准确率已经达到99。
停车系统采用车牌识别系统后，彻底了一卡多车的情况，一张车牌号，仅供本车使用。
原先以卡制统计处理的方式，改为以牌照为单位的统计处理方式，完全淘汰了卡片。
本利用计算机自动识别，并消除人工干预，防止行为。
因此，停车场车牌识别系统的升级改造成为一种趋势。

　　　　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。

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