臺前停車場車牌識別系統供應商歡迎來電 濮陽正大電動門業

車牌識別技術和定位系統的研究，在我國已經有十余年的發展，該系統目前應用仍處于起步階段，該系統采用成熟的大規模投資還沒有出現，車牌識別系統作為提高交通管理的有效工具，技術水平依然需要完善。當今許多實際應用場合，如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，則監視區域比較復雜，現有識別方法無法直接應用；而且多數情況下，同時出現多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現有的識別方法也不能很好適應多變的環境。在現代交通行業發展過程中，車牌的識別體系是制約交通管理實現科技化的因素，該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復雜程度。車牌自動采集和管理及其他相關信息流量管理，園區車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術的一個重要的研究課題。

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。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。車牌的定位是指在圖像中提取車輛車牌范圍內的圖像，一旦車牌的定位系統有誤差將直接影響到后面字符的分割與字符的識別，這是車牌定位系統的關鍵所在。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。

該系統將獲得的機動車所有的圖像實行串連處理后，會用數字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。由此看來該課題研究的內容發展空間很廣泛，它的速度與方便性是人工汽車牌照識別遠遠達不到的，這對交通發展領域有深遠的影響。

文章對計算機圖像處理、人工智能、模式識別等車牌識別的背景知識進行深入研究，摸索出了用數字圖像知識進行車牌識別的方法并重點研究，對在較為復雜的背景下的車牌定位、字符分割的車牌字符識別算法進行了重點研究，在識別上取得了良好效果。

其次，車牌識別系統的識別速度也很關鍵。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。其基本工作過程如下：1）當行駛的車輛經過系統時，會觸發系統的傳感器。一個識別率很高的系統，如果需要幾秒鐘，甚至幾分鐘才能識別出結果，那么這個系統就會因為滿足不了實際應用中的實時要求而毫無實用意義。例如，在高速公路收費中車牌識別應用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。