车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符识别算法的研究。
基于模板匹配的字符识别算法一般的图像匹配技术是利用已知的模板和某种算法对识别图像进行匹配计算，从而判断图像中是否含有该模板的信息和获取坐标，车牌的字符匹配就是这种匹配技术。
即车牌字符匹配的实现方式是计算输入模式的车牌字符与样本之间的相似性，取相似性大的样本为输入样本所属的类别。

车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
①车辆检测跟踪模块车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析，海康威视车牌识别，判断其中车辆的位置，停车场车牌识别，对图像中的车辆进行跟踪，并在车辆位置佳时刻，记录该车辆的特写图片，安徽车牌识别，由于加入了跟踪模块，系统能够很好地克服各种外界的干扰，使得到更加合理的识别结果，可以检测无牌车辆并输出结果。
②车牌定位模块车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，其准确性对整体系统性能的影响巨大。
车牌系统完全摒弃了以往的算法思路，实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。

车牌识别系统的关键技术及算法。
车牌字符分割算法的研究车牌字符分割就是对已经定位出的车牌区域内的车牌字符进行分割，从而获取车牌上的字符，是车牌字符识别的前提和准备。
车牌字符分割的好坏，直接影响到识别效果的好坏。
在车牌识别系统中，由于车牌污染、背景复杂、光照不均匀、车牌发生倾斜、边框影响以及间隔符等因素影响，很难找到一种普遍使用的分割方法。

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