在實(shí)際工作場(chǎng)景中采集到的數(shù)字圖像通常會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進(jìn)行預(yù)處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過程中也可能會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生噪聲。它在傳統(tǒng)的交通監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)上，引入了數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù)，采用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，通過對(duì)車輛圖像的采集和處理，獲得車輛的數(shù)字化信息，從而達(dá)到更高的智能化管理水平。噪聲與我們想要處理的圖像沒有任何關(guān)聯(lián)，還會(huì)對(duì)我們的處理產(chǎn)生不好的影響。所以，一般情況下我們會(huì)在進(jìn)行圖像處理前對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。

車牌的組成在我國都是一樣的，由各地的省會(huì)簡稱、24 個(gè)英文字母以及10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字組成的。本文采用識(shí)別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割的字符進(jìn)行識(shí)別。公司將從“需求管理”的概念出發(fā)，推出“車牌識(shí)別道路綜合機(jī)器系統(tǒng)”。字符識(shí)別的方法有很多，本文采用識(shí)別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)分割的字符進(jìn)行識(shí)別。字符識(shí)別中對(duì)特征值的選取是非常重要的，特征值選取的好壞直接關(guān)系到識(shí)別的準(zhǔn)確度。

什么是車牌識(shí)別系統(tǒng)？一種允許停車場(chǎng)在沒有卡的情況下快速進(jìn)出的系統(tǒng)。車牌識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)是處理速度快，識(shí)別率超過99％，安裝方便，調(diào)解方便，性能穩(wěn)定，顯示內(nèi)容可隨時(shí)更換。車牌圖像處理后的灰度圖是一個(gè)水平度很高的矩形圖樣，在預(yù)處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測(cè)操作來對(duì)圖像進(jìn)行分割。車牌識(shí)別系統(tǒng)由攝像槍，LED顯示屏，補(bǔ)光燈，底座和門組成。它適用于識(shí)別各種型號(hào)的車牌。多種識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)流暢的車輛通行智能車牌識(shí)別系統(tǒng)，確保全天識(shí)別率大于99％，并可實(shí)現(xiàn)語音提示取票或掃描動(dòng)態(tài)二維碼入場(chǎng)，依靠車輛識(shí)別，人臉識(shí)別大型數(shù)據(jù)處理能力，如車輛識(shí)別，通過驗(yàn)證補(bǔ)充，無需人工干預(yù)，以確保所有車輛都可以自由進(jìn)出。

今天，小編將為您詳細(xì)介紹“車牌識(shí)別系統(tǒng)”的具體應(yīng)用！車牌識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)視頻圖像識(shí)別技術(shù)在車輛車牌識(shí)別中的應(yīng)用。車牌識(shí)別技術(shù)要求可以從復(fù)雜的背景中提取和識(shí)別運(yùn)動(dòng)牌照。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構(gòu)成字符特征的矢量，然后對(duì)汽車牌照字符的特征進(jìn)行匹配，這樣就擁有了清晰的識(shí)別率。通過車牌提取，圖像預(yù)處理，特征提取，車牌字符識(shí)別等技術(shù)，可以識(shí)別車輛品牌和顏色信息。車牌識(shí)別率：字母數(shù)字識(shí)別率達(dá)到99.9％，漢字單字識(shí)別率達(dá)到99.8％。車牌識(shí)別類型也很齊全，可以識(shí)別各種反光和臟污。