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車牌識別系統

牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法。

基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符

數據庫中模板的大小，

然后與所有的模板進行匹配，

選擇佳匹配作為結果。

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；

另一種方法是直接把圖像輸入網絡，

由網絡自動實現

特征提取直至識別出結果。

車牌識別系統

背景隨著科技經濟的不斷發展，汽車開始普及普通的家庭，車牌識別道閘，大量的車輛為停車場的管理帶來了新的問題。傳統的停車場管理主要通過給進入車場的車輛分發IC卡，車牌識別價格，記錄車輛進出時間，作為計費的主要依據，不管是固定車輛還是臨時車輛，進出停車場都必須在出入口停車取卡后，才在車輛出入繁忙的時段，這種管理方式往往造成塞車的現象，耽誤車主寶貴的時間。

針對以上現象，我公司有限公司推出了全新管理理念，利用車牌識別技術取代傳統的IC卡技術，忠縣車牌識別，解決車輛進出時必須停下取卡而造成的停車場進出口塞車現象。第二章

關于車牌識別技術

車牌識別技術（

License Plate Recognition

，

LPR

）以計算機技術、圖像處理技術、模糊識

別為基礎，建立車輛的特征模型，識別車輛特征，如號牌、車型、顏色等。它是一個以特定目

標為對象的計算機視覺系統，車位引導系統，

能從一幅圖像中自動提取車牌圖像，

自動分割字符，

進而對

字符進行識別，

它運用先進的圖像處理、

模式識別和人工智能技術，

對采集到的圖像信息進行

處理，

能夠實時準確地自動識別出車牌的數字、

字母及漢字字符，

并直接給出識別結果，

使得

車輛的電腦化監控和管理成為現實。

我公司識別汲取了國外及目前車牌識別算法的精華，并在此在基礎上作了優化和改

進，

使得定位及識別的速度及準確性得到了很大的提升，

特別是對光照的要求，

因為過多地依

賴環境無疑對安裝及推廣應用形成了障礙。

由于安裝位置的不固定性，

車牌的反光，

逆光，

背

停車場智能收費系統

目前，隨著技術的發展，我們可以看到很多停車場都采用了智能化的停車場收費系統，和傳統的人工收費相比，停車場收費系統不但可以針對不同類型的車輛實行不同的收費標準，還支持多種收費方式，大大節省了人們停車排隊繳費的時間，提高停車效率。

據了解，某小區之前采用的是人工收費模式，對所有進出車輛全部由管理人員采用統一的收費標準進行收費，有時趕到上下班高峰期時，人們就會排很長的對進行等候，有時會排到行駛的道路上，這樣不但影響了其他車輛的通行，而且會耽誤很多時間。自從安裝了這種智能化的停車場收費系統后，人們可以辦理月卡、年卡，對一些小區中的固定用戶來說方便了很多，同時對于辦理月卡、年卡的用戶，就無需在進出口取卡繳費。

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