車牌識別系統(tǒng)的高速公路繳費管理：在高速路的各個出入口安裝車牌識別系統(tǒng)，車輛駛?cè)霑r識別車輛牌照將入口資料存入收費系統(tǒng)，車輛到達出口時再次識別其牌照并根據(jù)牌照信息調(diào)用入口資料，結(jié)合出入口資料實現(xiàn)收費管理。這種應用可以實現(xiàn)自動計費并可防止作弊，避免了應收款的流失。
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將進一步完善與創(chuàng)新，比如與深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)結(jié)合，能進一步提高識別的準確性和魯棒性。
車牌識別系統(tǒng)在交通管理、停車管理、公安與安全等領(lǐng)域具備廣泛的應用前景，未來隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，車牌識別系統(tǒng)將成為智能化城市交通管理的重要驅(qū)動力。
車牌識別圖像采集:
通過模擬攝像機或高清攝像機對過往車輛進行實時、不間斷記錄、采集。
車牌定位:
車牌定位的準確與否直接決定后面的字符分割和識別效果，是影響整個車牌識別率的重要因素。
車牌定位算法的好壞，由車牌檢出率來評估，市面上的車牌識別系統(tǒng)，檢出率能達到99%以上。
其核心是利用車牌區(qū)域的紋理特性，進行車牌定位，常用的車牌檢測算法包括:利用梯度信息投影統(tǒng)計;利用小波變換作分割;車牌區(qū)域掃描連線算法;利用區(qū)域特性訓練分類器的方法等。這些算法各有利弊，如何從復雜場景中提取出穩(wěn)定可靠的車牌區(qū)域是一個難點。
車牌識別字符分割:
在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進一步定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出動態(tài)模板法進行字符分割，并將字符大小進行歸一化處理。
字符識別:
對分割后的字符進行縮放、特征提取，獲得特定字符的表達形式，然后通過分類器就可以對字符進行識別，常用的分類算法有神經(jīng)網(wǎng)絡，SVM等。
結(jié)果輸出:
將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。
車牌識別軟件采用了的計算機視覺和圖像處理算法，車牌定位識別迅速準確。 結(jié)合模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡算法，具有自適應學習功能，從而能應付不同的環(huán)境、情況和光照條件。簡單的用戶程序接口使得用戶很方便地將它嵌入用戶應用程序。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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