闽清测温人脸机品牌来电洽谈「多图」

影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。为了测试一个车牌识别系统识别率，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的车牌照进行识别，并且需要将牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。

随着产品算法与业者的技术提升，整合早就不是重要的话题，现阶段需要注意的重点反而是“稳定度”。稳定度的定义是：在一个既定的车速范围内，不会让必须达到的准确度，因外在环境影响而产生过大的误差。可识别全牌正确识别率=全牌正确识别的车牌照总数/人工读取的车牌照总数这三个指标决定了车牌识别系统的识别率，诸如可信度、误识率等都是车牌识别过程中的中间结果。例如一个车牌系统在白天有90%以上的准确度，到了傍晚就降到80%，夜间又降到70%，这种不稳定的系统，比起全天候平均拥有70%准确度的车牌辨识系统更难于整合。

牌上的相似字符，由于外形比较接近，受图像分辨率，光线，车牌污损等影响，一般的分类算法，很容易出现误识别。车牌识别系统基于此算法基础上提出了易混淆字符专门处理，相似字符例如“2”和“Z”、“0”和“D”等，都能进行有效识别。使得识别效果在任何ji端复杂情形下依然保持高识别率。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。车牌识别算法提升 行业发展空间可期。

纯车牌识别系统的优势在于可以把卡和车对应起来，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，杜jue一卡多车使用的漏洞，增加停车费的收取，同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。(1)识别率达不到100%，不能识别的车辆会出现“进不来”或出不去的现象；(2)对于部分无车牌或车牌严重破损的车辆，需要另外的管理机制；Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了牌照的自动识别系统。