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牌照***

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽***照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，后选定一个的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。
牌照字符分割完成牌照区域的***后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

牌照字符识别方法

主要有基于模板匹配算法和基于人工***网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择匹配作为结果。基于人工***网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练***网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，***识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、jia牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了***识别的识别率，也正是***识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽***1照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌1照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出***位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出***，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

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在上下班高峰期，小区出入口拥堵问题什么突出，相信不少有车一族都有过得这等经历，这些是因为小区出入口管理系统存在问题导致的，目前很多地方还在使用一车一卡的模式，进出还要，遇到车卡丢失，还得等管理人员补办，下雨天还要摇下窗户，手短的还得下车，淋湿衣服不说，还浪费时间， 这些繁琐的步骤都是造成出入口拥挤的原因。

目前，比车辆管理系统技术更******识别技术将为小区出入口提供功能更丰富，出行更舒适的体验。有了ta，小区出入口体验提升一个水平。再也不用忍受后车的喇叭催促，

***识别引入车辆管理系统，在出入口不用再，会利用***识别摄像机提取分析车辆省份证——***号，系统核实无误后，自动开启道闸放行，整个过程快速，零等待，节省大量的人力，甚至无需管理人员。

由于实现了快速通行，不会再有车队长龙，车辆鸣笛造成的噪音也会明显减少，提高居民的生验，***识别车辆管理系统让车辆出入再无需忧心，为你营造舒适的出入体验。