宁德车牌识别厂家的行业须知「在线咨询」

图像处理技术:运用图像处理技术解决识别的研究早始于80年代，但国内外均只是就识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且终仍需要人工干预，例如牌照中省份汉字的识别问题。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。

采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定ke靠的运行。一个车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

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ji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。然后，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。之后便可以统计出以下识别率。自然交通流量的识别率=全牌正确识别总数/实际通过的车辆总数。FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。