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车牌识别系统技术路线：

采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采l集，车牌定位，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采l集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采l集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，小区车辆识别系统，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

车牌识别如何提高识别率：

从外部因素来看，影响车牌识别率的因素主要有视点转换、光线、遮挡、比例、变形、复杂背景等。

车牌识别系统主要由道口、车辆检测器、高清车牌摄像头、电子显示屏、控制中心等组成。通过高清车牌摄像头捉进出口车牌，提取前后图片对比，车辆识别系统报价，判断车辆是否放行。可见车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，武汉车辆识别系统，外部环境对识别率影响很大。

牌照字符识别。

目前，车辆识别系统售后，字符识别方法主要基于模板匹配算法和人工神经网络算法。在模板匹配算法的基础上，首先将分割后的字符二值化，将其尺寸缩放为模板在字符数据库中的尺寸，然后与所有模板进行匹配，选择好的匹配作为结果。以人工神经网络为基础的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后通过获取的特征来训练神经网络分配器；另一种是直接将图像输入网络，由网络自动提取特征，直到识别结果。

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