人臉識別廠家誠信企業推薦「多圖」

車牌辨識既然是“系統”，當中軟硬件架構的好壞，當然會影響“呈現的結果”。至于什么樣的軟件跟硬件，適合什么樣的環境，這就必須因環境而異，因為不同的應用環境，對于辨識率的要求未必相同，而這就必須靠經驗累積。盡管市場上有林林總總的車牌辨識系統，用對產品與架構，可以省去很多的冤枉錢跟時間，但更重要的是，工程商與系統整合商需要多方配合及了解，而不是一味的只看重某廠牌比較好、比較便宜，凡事貨比三家不吃虧。利用垂直投影法對復雜環境下的汽車圖像中的字符分割有較好的效果。

這是車牌識別算法中關鍵的一步，效果的優劣直接影響到車牌識別率的高低。運用啟發式車牌定位算法算法，使得綜合號牌檢出率高達99.5%。字符識別是整個系統的核心。在其實際應用中，為關鍵的問題是字符特征的選擇，如果特征選擇不具有很好的區分度，不僅特征維數較大而且還很難獲得較好的識別效果。(1)識別率達不到100%，不能識別的車輛會出現“進不來”或出不去的現象。運用的大規模神經網絡識別算法，使用綜合號牌識別率高達98.5%。

車輛識別號碼（Vehicle Identification Number,或車架號碼），簡稱VIN，是一組由十七個英數組成，用于汽車上的一組的號碼，可以識別汽車的生產商、引擎、底盤序號及其他性能等資料。為避免與數字的1,0混淆，英文字母“I”、“O”、“Q”均不會被使用。VIN的首三位稱為WMI（World Manufacturer Identifier），用作識別生產商的名稱及所在國家。基于人工神經網絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器。