车牌识别系统
车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，亳州车牌识别，识别车辆牌号、颜色等信息，目前新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
车牌定位
车牌定位就是提取输入图片的一部分区域。这部分区域的内容是汉字 字母 数字，传统的车牌定位算法根据直观的特征可以分为四类:基于文本的检测、基于颜色的检测、基于字符的检测和连接分量的检测。这些直观的特征容易受到环境的影响，智能车牌识别系统，而深度学习可以通过像素信息提取出更深层的特征。定位算法分为直接定位和间接定位两种。直接定位指的是回归网络直接预测车牌的坐标，以及长度和宽度，而间接定位指间接获取车牌的信息通过其他指标，很容易找到车辆，例如，检测汽车或汽车的尾灯首先然后计算板坐标。
车牌识别
1)车牌定位，定位图片中的车牌方位：车牌识别一体机首要对采集到的视频图片进行大规模的相关查找，车牌识别一体机，找到几个符合汽车车牌特征的区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的剖析和点评，然后挑选合适的区域作为车牌区域，停车场车牌识别系统，并从图片中分离出来。
2)车牌区域定位完结后，将车牌区域切割成单个字符，字符在直线方向的投影需求在字符之间的空隙处或字符内部取得部分的接近度，并且这个方向要满足字符书写形式、字符、比例限制等一些车牌的条件。多合一车牌识别机选用直线投影法在杂乱环境下切割汽车图片中的字符。
3)车牌字符识别：辨认剪切的字符，构成车牌号码。车牌字符识别方法主要根据模板匹配算法和人工神经网络算法。然后与所有模板匹配，挑选匹配的结果。停车场车牌识别系统中根据人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用取得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图片输入网络，网络自动完结特征提取，直到辨认出结果。
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