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牌照字符识别方法

主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、jia牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

车牌识别系统选购准则

重视稳定度

随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。因为使用者会认为，既然白天的辨识率有90%，那全天候的准确率都要达到90%才合理，这样的规格还不包括奇怪的环境干扰(暴雨、冰雹、浓雾区段等)，与架设环境---(高度---、风大摇晃---、不容易遭受人为破坏等)。

地感线圈埋设的位置，距离

地感线圈与道闸的距离不要太近了，第yi容易砸到车辆，第 二会影响车牌识别率，zui后距离保持在2-3米。

车牌识别算法

想提高车牌的识别率，车牌识别系统的算法就要准确---。现在的车牌识别---机都会有自己的算法，但车牌识别---机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。

车牌识别系统基本功能及特点

   固定车辆全自动化管理，临时车辆半自动化管理，减少车辆通行时间，为车主争取时间，智能化管理。

   、免去读卡器安装、维护带来的麻烦。

   、车主无须---用ic卡掉失造成的麻烦。

   、---滚动式led中文电子显示屏提示，使车主和管理者一目了然。

   、减少工作人员，。

   、省去ic卡的费用，同时无须---ic卡不足的问题。

   、可与报警系统联动运行，有效打击车辆，协助社会治安管理。

   、有防抬杆、全卸荷、光电控制、带准确平衡系统的挡车道闸。

   、---性和适应性的数字式车辆检测系统。

   、砸车装置可---无论是进场车辆或发生倒车的车辆，只要在闸杆下停留，闸杆就不会落下。