亳州智能车牌识别系统- 合肥进军免费安装

智能交通

车牌识别框架流程与应用分析车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行---码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的---包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。该技术常用于停车场及小区出入口、高速公路收费站、公路卡口和城市交通。

现在，随着人们安防意识的提高，对安防力度的投入加大，车牌识别产品的应用也将越来越普遍化。而一体化、智能化、高清必将成为车牌识别系统发展的主流方向。

车牌识别工作原理与具体应用分析

随着社会经济的发展、汽车数量急剧增加，对交通控制、安全管理、收费管理的要求也日益提高，运用电子信息技术实现安全、的智能交通成为交通管理的主要发展方向。车牌自动识别技术作为一种计算机视觉与模式识别技术，在智能交通领域已经得到广泛应用。

车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行---码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的---包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分。

二-

车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆-，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍的车辆并识别---码，将车辆的牌照号码及图片发往各出口;在各出口设置-点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知人员处理。与传统的监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低人员的工作强度，而且安全、、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能，---地减少了因引发的事故。

车牌识别的方法大致

目前对车牌识别的方法大致可以分为三类，模板匹配，svm，和---学习的方法，其中，---学习的方法用的广泛，---学习上采用车牌识别的方法可分为直接检-法和间接检-法。对于车牌识别，有着不同的数据集，我们需要对不同公共数据集进行比较和说明，然后对针对不同的数据集，工作站，精度和时间进行比较，这样才能的衡量算法的优势和劣势，然后再对未来研究方向进行展望。

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