随着我国国民经济的迅速发展和人们生活水平的普遍提高，我国汽车数量迅速增加，道路交通变得越来越拥挤。虽然对交通的投入越来越大，修建的道路以及相关的设施也越来越多，小区车牌识别，车辆和道路的管理却比较落后，管理的效率较低。智能车牌识别系统是智能交通系统的一个重要组成部分，主要用于解决交通中采用人工管理效率低下所导致的交通越来越拥挤的问题。车牌自动识别系统主要通过人工智能技术得到汽车车牌信息，根据得到的汽车车牌信息进而对车辆进行相关处理操作，实现智能交通系统的管理可以提高交通管理的效率，同时也能够减轻人工管理的工作量，因此汽车车牌智能识别系统在各个以及各种交通设施中获得了非常广泛的应用，它在交通管理中有着多种实际应用，主要有大型停车场收费的管理，飞机场等大型安全设施周围的车辆安全管理，高速公路使用中不需要停车就可以实现自动交费和限速路段稽查过速车辆的管理，以及对丢失车辆和肇事车辆的追查，城市红绿灯路口的24小时监控等等。对交通设施和大型安全设施进行行之有效的管理，车牌识别系统，越来越成为我们交通管理的部门所关注的焦点。所以汽车牌照的识别问题已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一。 以下是车牌识别系统的工作原理：1.牌照定位自然环境下，车牌识别道闸，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，车牌识别，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，选定一个为合适的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。2.牌照字符分割完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部至小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。3.牌照字符识别方法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，选择为匹配的作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，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图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的抓拍识别需要安装地感线圈，当车辆经过时触发地感线圈，相机进行抓拍，识别出车牌，需要注意的事项有:1、地感线圈地感线圈的安装位置推荐距离相机4m:2、识别参数的设置打开演示软件，连接相机，在【设置】--->【识别参数】选项中可设置相关的识别参数，1)抓拍识别设置默认选择高识别率，以提高车牌识别的正确率;2)车牌识别的至小宽度和至大宽度默认使用80~400(像素)，以保证识别率;如果确认车牌宽度在80~200(像素)之间，可以设置至小宽度为80，至大宽度200(像素)，较小的宽度范围会使识别速度得到一定程度提高。3)车牌的类型可以根据现场的实际需求进行增减;注:设置的类型越多，识别速度会相应变慢。4)抓拍模式下输出区域不起作用，客户可以调节识别区域，通过识别区域屏蔽栅栏或其他有影响识别率的事物，但要使车辆经过时车牌在识别区域内部。 车牌识别系统-车牌识别-芜湖一路机电(查看)由芜湖市一路机电工程有限公司提供。行路致远，砥砺前行。芜湖市一路机电工程有限公司（）致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为金属门较具影响力的企业，与您一起飞跃，共同成功! 产品：芜湖一路机电供货总量：不限产品价格：议定包装规格：不限物流说明：货运及物流交货说明：按订单
