车牌识别原理简介

车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，安徽车牌识别，并进一步提取和识别出文本字符。

一个典型的车牌识别处理过程包括：图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别及结果输出等处理过程。各个处理过程相辅相成，每个处理过程均须保证其和较高的抗干扰能力，只有这样才能保证识别功能达到满意的功能品质。

车牌识别系统的实现方式主要分两种，一种为静态图像识别，另一种为动态视频流识别。静态图像识别受限于图像质量、车牌污损度、车牌倾斜度等因素。动态视频流识别则需要更快的识别速度，受限于处理器的性能指标，车牌识别道闸，特别是在移动终端实现车牌实时识别需要更多性能优化。

虽然车牌识别包含6大处理过程，但算法主要位于车牌定位、字符分割及字符识别这三个模块中。

车牌识别原理车牌定位模块

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。本系统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。同步内置的区域设置功能，可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰，车牌识别系统价格，达到比较好的识别效率。

智能车牌识别

智能交通系统是21世纪世界道路交通的发展趋势。公路交通基础建设的不断发展和车辆管理体制的不断完善，为以视觉监控为基础的智能交通系统的实际应用打下了良好基础。在智能交通系统中，车牌自动识别系统是一个非常重要的发展方向。本系统对车辆进行自动登记、验证、监视、报警，系统应用场合包括：高速公路，桥梁，隧道等收费管理系统；城市交通车辆管理，车牌识别批发厂家，电子，海关边境交通监控；智能小区、智能停车场管理；车牌验证，车流统计，移动和车载系统。

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