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车牌识别选购技术准则与具体应用剖解

车牌识别技术是现代智能交通系统重要组成部分，安庆车牌识别，其应用十分广泛。它以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的车牌号码，从而完成识别过程...

现在，人们的安防意识有了很大的提高，对安防力度投入加大，车牌识别产品的应用也将普遍化。未来，一体化、智能化、高清将成为车牌识别系统发展的主流方向。

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，车牌识别道闸系统价格，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，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较快的识别速度，受限于处理器的性能指标，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。

车牌定位

基于深度学习的车牌定位可分为直接定位和间接定位，直接定位把车牌识别当成一个目标检测模型，比如像SSD还有YOLO等等，只需要改变后一层的卷积层就可以了，把它定成所需要识别的类别。基于一个车辆只有一个车牌的情形，间接定位首先定位到车牌的相关物体，然后再定位到车牌。定位到车牌之后，车牌识别道闸系统安装，就需要对车牌进行字符分割，基于字符分割的方法有连接成分分析，智能车牌识别系统，投影分析，字符先验知识，字符轮廓等等 。

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