濮阳停车场车牌识别系统供应商***「正大电动门业」

随着汽车在人们的工作、生产和生活中扮演着越来越重要的角色，汽车的保有量也在急速增加。车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得***的wei章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。由此带来的交通管理问题也变得越来越复杂，智能交通系统的建立是很好的解决问题的方法。而车牌识别技术在智能交通系统中占有十分重要的地位。停车厂、收费站、生产企业的门禁管理都有车牌识别技术的身影。

在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。车牌识别系统的主要构成分析目前相对多见的车牌识别系统***为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。

针对车牌开展配套的定位操作，目的是在拍摄获得的汽车图像之内，识别具体的车piao范围，同时将车牌图像实现提取操作，以此来实现之后的切分以及识别的操作。车牌识别系统近几年发展火热，在各地已经有实际的应用，其应用范围主要在车辆检测、城市交通管理、收费管理、公路超限治理等方面，前景广泛。车牌定位属于综合识别体系的关键构成，科学的判断具体的车牌范围，则属于提升综合体系识别率的***要素。以形态学和有关的边缘检测作为基础的定位方式，***为五方面的基础流程。

车牌的组成在我国都是一样的，由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。新系统投入运行后，所有进出社区楼层和地下停车场的车辆将由系统自动识别打开大门，司机不需要刷ka就打开门。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别的方法有很多，本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。

字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有很高的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。