山西车牌识别用车监管设备现货批发-可对接多地平台

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。

　　　　优化成果根据模板匹配算法，可以得到几个车牌识别结果，并从中选取字符匹配成功数多者。
若所有字符都匹配成功，则输出结果是肯定的，而实际运行中的车牌识别系统字符虽然经过优化，但是仍然有部分字符受到车牌色差和环境的影响，存在识别错误的可能性，为此，在识别结果中不妨设定小的数字，如规定整个车牌识别系统中的字符都是经过优化的，这样有利于车牌模糊识别技术的应用。
与此同时，根据我国的车牌结构特点，还需要对车牌的语法进行校验，如民用车牌的尾部字不存在“”字，格式中不会出现“领、港、挂、学”字、牌号等字不能出现“学”字、牌字、牌字等字不会出现“领、港、挂、学”字、牌字等字不能出现“”字。
由于车牌训练因车牌安装角度、车牌制作工艺及外界污渍等因素的不同，车牌模糊识别系统应能提供字符自学习功能，即根据已知字符的二值图像重建特征库或改变部分特征库加权值，只有具备字符训练的车牌模糊识别软件，才能高的识别率、较强的适应性。

　　　　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。

山西车牌识别用车监管设备参考案例

　　　　设计目标：车牌识别系统是图像处理和模式识别技术的一个研究热点，应用也越来越广泛。
汽车牌照识别主要包括车牌、车牌字符分割、车牌字符识别三大部分。
近几年来，许多学者对此进行了深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息以及运用数学工具的车牌方法，以及基于投影分析、连通域分析的字符分割方法以及模板匹配、神经网络等的字符识别方法。
针对国内外车牌识别的特点，在总结国内外车牌识别方法的基础上，利用现有方法的优势，结合数学工具，提高车牌识别的速度和精度。

ETC电子不停车收费系统是一种适用于公路、桥隧的新型电子自动收费技术，主要是利用微波、电子、计算机、通讯、网络、信息、传感等高科技设备和软件组成的系统，实现车辆无需停车即可自动完成收费的通行方式。
在政策支持下，ETC已不再是高速公路的，ETC也逐渐从高速公路场景走向社会停车场场景。
智慧停车ETC停车系统由卡片、车载OBU、微波天线、车牌识别一体机、高清车牌识别系统等构成，以DSRC短程通信技术为，以ETC+视频双模识别为识别手段，以ETC+视频双模识别为识别手段，主要依托ETC系统，无缝衔接高速公路ETC计费系统。