牌照字符识别

方法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，选择1佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器;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。对于管理中心主要有一些办公设备组成，比如：电脑、发卡器、临时计费器、交换机等设备，而车牌识别停车场系统则不用读卡取卡发卡等设备。

实际应用中，车1牌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、不真实牌1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车1牌识别的识别率，也正是车1牌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。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。

环境的差异、夜间行车、光线的顺逆、车辆进出停车场的角度，都是影响车牌识别成像效果变差，而不同场景下成像效果的影响因素各不相同

一、环境的差异

雨雾天气能见度较低，获取的车牌图片质量会有严重的退化，因此车牌识别系统必须实现图像复原功能，即采用图像复原算法对雨雾天退化图像实现场景的再现。

什么样的车牌识别系统才是好的车牌识别系统

二、夜间行车

夜间在大灯的作用下，车牌的图像可能会变得一团黑一团白的情况，解决这个问题通常会用到以算法控制补光灯的智能补光技术，同时采用双重宽动态，使其车牌识别摄像机能够在同一画面捕1捉到更多的亮面和暗部的细节，更接近于人眼睛看到的事物。

三、光线的顺逆

对于顺逆光而言，可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。

智能车牌识别系统，汽车独特的“身份1证”

车牌辨认体系本身的 体系结构、内部辨认算法也在不时改良和完善。特别值得重视的是，根据车牌辨认硬件渠道而延伸展开进来的一些技能，如视频测速、车型辨认、车辆部分特征辨认 和比对等技能合作车牌辨认，以完结1佳的泊车场出入口“车辆匹配率”，这也是只需泊车场环境具有的特征。破1解车1牌识别系统再次成为百度的热搜关键词，长年累月的霸占着百度搜素的热点位置。

大视点下的辨认这一点是泊车场与其他场景（十字路口）的1大区别，也是泊车场环境下智能车牌辨认体系技能中难的一个点。由于智能车牌辨认体系在泊车场大视点下是很难抓拍到车辆的矩形车牌的，得到的车牌图画往往不是矩形图画的，这是要必须作仿射形变，将其校正为矩形图画。因为很多公司都是以各种理由留下了大量停车位，就是不开放给员工，有些还刻意刻薄员工福利，所以这种情况才需要破1解车1牌识别系统。

车牌对车牌辨认摄像机来说，越远，像素越小，越近像素越大。泊车场相较于其他场景来说车道较短，而现在的车牌辨认体系的区分是实时的，想在确保区分速度快的情况下，支撑大像素宽度车牌的辨认，这是一对典型的对立。通常车牌像素宽渡过大，辨认速度必定就慢，辨认速度要快，就要求车牌像素宽度在必定范围之内。不能进公司停车场的员工有不少的公司也开始使用这种车1牌识别设备，在公司的停车场安装一个，然后公司停车位就被全部划分出去了，导致后来的员工没有停车位，必须等有老员工离职了才能划分到新的停车位。