车牌识别的技术指标：后台管理体系：一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。必须清楚地认识到重要的一点是识别率达到100%是不可能的，因为车牌照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）。后台管理体系的功能应该包括：1、识别结果和车辆图像数据的可靠存储，当多功能的系统操作使得网络出差错时能保护图像数据不会丢失，同时便于事后人工排查；2、有效的自动比对和查询技术，被识别的车牌照号码要同数据库中成千上万的车牌号码自动比对和提示报警，如果车牌照号码没有被正确读取时就要采用模糊查询技术才能得出相对“很好”的比对结果；3、一个好的车牌识别系统对于联网运行，还需要提供实时通信、网络安全、远程维护、动态数据交互、数据库自动更新、硬件参数设置、系统故障诊断。车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。湖南省商场车牌自动识别
车牌软识别与硬识别的优势对比：1、兼容能力：硬识别系统：无需工业IO卡的支持，借道停车场控制系统（PLC）可直接与各类IC、ID、纸票等类型停车场无缝兼容，实现车牌号与卡号必须一致才能进出的自动识别、自动打印车牌号等功能。软识别系统：依赖IO卡进行车辆检测、开关道闸等动作，与停车场系统只是软件嵌入关系，硬件无联系。工程量大，用线多，稳定度差。2、摄像机共用性：硬识别系统：系统可与监控系统共用摄像机，对系统无任何影响。软识别系统：不可共用，否则对系统稳定性和识别率造成严重影响。3、输出信号：硬识别系统：系统可输出车辆大图、号牌小图、号牌识别号码、号牌颜色和识别可信度、车流量、场内停车量等实时数据。具备车辆进出静态图片查询功能、可接驳车位引导系统等。软识别系统：没有输出接口，基本为其系统自身使用，无法进行二次开发。珠海高清停车场车牌识别系统推荐车牌识别系统的基础是车牌识别算法。
车牌识别的检测方式：牌照字符识别：字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，然后选择匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。
车牌识别技术流程：一、车牌识别模块：在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。二、车牌跟踪模块：车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，然后只输出一个识别结果。车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息进行处理的技术。
车牌软识别与硬识别的优势对比：1、分析识别模式：硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析；软识别系统：图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。2、触发识别方式：硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。3、智能算法模型：硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70％。很少需要人工干预。软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是现代智能交通系统中的重要组成部分之一。东莞停车场系统自动车牌识别价格
在高速公路收费中车牌识别应用的作用之一是减少通行时间。湖南省商场车牌自动识别
车牌识别系统：车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。湖南省商场车牌自动识别
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