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太原大车车牌识别系统现货批发-多款供选
车牌自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。
图像。
获取图像的方式分为静态和动态两种：静态依靠地感线圈、红外或雷达等设备，当有车辆经过时，这些设备的相位，就会立即捕捉图像，这种方法的X点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工工作量大。
在实时视频模式下，动态无需其它感应设备向摄像机发送任何触发信号，完全依赖算法从实时视频图像中获取车辆信息，这种方法的X点是施工方便，无需安装其它感应设备或部件。但是它的缺点也明显，由于算法的限制，动态的触发率和识别率都比静态的要低。
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X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。
太原大车车牌识别系统参考案例
此时的车辆数字图像虽未被人为损坏，但在实际道路上行驶的车辆，由于种种原因，往往导致车辆图像效果不理想，如外界光线对车牌的不均匀反射、强阳光形成的车牌处阴影、摄像机快门值设置过大而造成的车辆图像不够理想等。这给车牌的模糊识别增加了难度，任何、的车牌识别软件在现有技术条件下都不能达到的正确识别率。但是我们可以在识别车辆图像之前根据不同的应用特征进行预处理，尽可能提高车牌的正确识别率，这些预处理包括图像平滑、倾斜校正、灰度修正等。
ETC技术在停车场能做到秒X快速进出，实现无人值守自动完成扣费，既节省人工成本和管理成本，又彻底了传统收费中可能存在的逃费、、侵占和现金流转财务风险。ETC与传统车牌识别技术相比，其X点在于识别结果准确，出入口通行速度快，安全性高，采用车牌识别+ETC读卡进行车牌校验和识别，大大提高了车牌识别率和准确率。业主若安装ETC车辆在通行停车场时，可实现不停车自动扣费、秒X出入体验感。ETC智能停车场系统除了为已安装ETC的车辆提供服务外，还可以实现对未安装ETC车辆的通行管理，配合车牌识别技术，使系统更加完善，真正解决停车无人值守的问题。
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