停車場車牌識別系統商家信賴推薦

常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數學形態學的方法、基于小波變換的方法等。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。車牌識別系統的主要構成分析目前相對多見的車牌識別系統核心為兩方面的基礎模塊，依次屬于對應的數據采集以及識別軟件兩個方面，而后一類還能夠再度進行分割。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點，在經過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結果根據收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區域。這些區域即為可能的車牌區域，再通過上述特征在可能的車牌區域中進行對照分析，就可以得到車牌區域。

當今社會，智能交通系統是道路交通的發展趨勢。繼續發展和不斷完善的可視化智能交通監控系統，為實際應用車輛道路運輸基礎設施的管理系統奠定了良好的基礎。識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時實際應用的要求。智能交通系統，車牌自動識別系統是發展的一個很重要的方向。車牌自動識別技術可應用于道路收費系統，交通管理系統領域，起到節省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。隨著汽車數量的迅速增加，車牌識別技術提出了巨大的經濟價值和現實意義。

車牌的組成在我國都是一樣的，由各地的省會簡稱、24 個英文字母以及10個阿拉伯數字組成的。但是，為了更好地管理停車場和停車難度，停車場系統不斷升級，功能也在不斷增加。本文采用識別方法是神經網絡，通過構造一個三層的神經網絡對分割的字符進行識別。字符識別的方法有很多，本文采用識別方法是神經網絡，通過構造一個三層的神經網絡對分割的字符進行識別。字符識別中對特征值的選取是非常重要的，特征值選取的好壞直接關系到識別的準確度。