宣城车牌识别系统承诺守信「进军」

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，选择佳匹配作为结果。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。

车牌定位

基于---学习的车牌定位可分为直接定位和间接定位，直接定位把车牌识别当成一个目标检测模型，比如像ssd还有yolo等等，只需要改变后一层的卷积层就可以了，把它定成所需要识别的类别。基于一个车辆只有一个车牌的情形，间接定位首先定位到车牌的相关物体，然后再定位到车牌。定位到车牌之后，就需要对车牌进行字符分割，基于字符分割的方法有连接成分分析，投影分析，字符先验知识，字符轮廓等等 。

车牌识别的优点

1、高速：把不高于时速120km的汽车---码自动识别出来的时间≤0.8秒，并将---数据实时传送至车辆管理中心。

2、高识别率：采用相关的演算当作基本技术的算法，无论半天或夜间都能够保持较高的自动识别率。

3、软硬结合，独立工作：系统自动完成牌照的识别成像、照明、识别三个过程。

4、智能补光：自动开启闪光灯，调节闪光灯强弱，达到佳照明效果。

5、元素识别齐全：对颜色，汉字、字母，数字的每个元素识别率较高。

6、全天候工作：解决影响牌照识别率的气候、环境、灯光等因素。