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字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。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，泰州蓝卡一体机，后选匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌识别系统的识别率与车牌质量和拍摄质量密切相关。车牌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、车牌被遮挡、车牌倾斜、高亮反光、多车牌等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、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车牌识别的识别率，蓝卡一体机多少钱，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，蓝卡一体机系统图，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。

车牌识别系统原理及应用
对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指路口、卡口或由人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高了效率。

　　传统的停车场主要是人工、半人工和半自助式的.这不仅改善了周围的停车环境，而且对附近的交通造成了一定的压力.主要落后的管理方式和服务水平不能满足日益增长的停车需求.它反映在停车场交通流量大，在附件进出口控制，使用手动收费或管理，这可能会导致拥堵.

　　为了解决落后的管理模式和停车场资源有限的困境，在学习国外先进经验的同时，我们也逐渐找到了一条多样化经营的道路.利用机械车库、立体车库、停车场、地下停车广场等方法，集约利用土地，缓解城市基础设施的压力.

　　停车场使用的设备管理的自动化管理，在不同的时代，不同的需求和实时的车辆停车和存储服务不同的环境，减少对人的依赖，提高工作效率和服务水平，促进智能停车场和道路交通资源的优化组合.

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