牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇好的匹配作為結果?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡分配器；基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇最l佳匹配作為結果。另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡，由網(wǎng)絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。

繆氏門業(yè)是一家致力于門業(yè)開發(fā)的企業(yè)，產(chǎn)品有武漢電動門、武漢伸縮門、武漢自動門、懸浮門、平移門、感應門、護欄、崗亭、道閘、智能停車場收費系統(tǒng)、旗桿、不銹鋼工程等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經(jīng)網(wǎng)絡是由相同神經(jīng)元構成的雙向聯(lián)想式單層網(wǎng)絡，每一個字符模板對應著唯l一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。我國汽車牌照的底色和字符顏色有多種組合，我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷挠兴{底白字車牌、黃底黑字車牌、以及白底黑字車牌等等。

這種采用BAM神經(jīng)網(wǎng)絡方法的缺點是無映解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。

內(nèi)場     圖像識別算法模塊集成在后端控制中心等處，原始圖片或視頻流壓縮后經(jīng)過網(wǎng)絡傳輸?shù)胶蠖诉M行識別，具有一定的延遲性，但該類方式，基于強大的計算機處理能力，故辨識精度和速度都要高，一套系統(tǒng)能識別多臺攝像機圖像。其維護較為方便，但辨識率受制于視頻流壓縮，且存在網(wǎng)絡延遲的問題。視頻觸發(fā)方式是指車牌識別系統(tǒng)采用動態(tài)運動目標序列圖像分析處理技術，實時檢測車道上車輛移動狀況，發(fā)現(xiàn)車輛通過時捕l捉車輛圖像，識別車牌照，并進行后續(xù)處理。

產(chǎn)品有武漢電動門、武漢伸縮門、武漢自動門、懸浮門、平移門、感應門、護欄、崗亭、道閘、智能停車場收費系統(tǒng)、旗桿、不銹鋼工程等。