定位算法的好壞，由檢出率來評估，目前市面上的車牌識別系統(tǒng)，檢出率能達到99%以上。其核心是利用區(qū)域的紋理特性，進行定位，常用的檢測算法包括:利用梯度信 息投影統(tǒng)計;利用小波變換作分割;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，如何從復雜場景中提取出穩(wěn)定可靠的區(qū)域是一個難點。 字符分割: 在圖像中定位出區(qū)域后，通過灰度化、灰度拉伸、二值化、邊緣化等處理，進- -步定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征提出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，常用的分類算法有網(wǎng)絡，SVM等。
什么是車牌識別系統(tǒng)？ 在現(xiàn)代停車場管理中，停車場管理系統(tǒng)涉及管理的各個方面，其中車輛管理是重要的方面。特別是對于特殊的停車場和庭院，要求實時嚴格管理各種車輛，嚴格監(jiān)控其進入時間，登記和識別各種車輛（包括內部車輛和外部車輛）。如果它們是內部車輛，則應正常釋放。如果它們是外部車輛，則需要對其進行記錄，檢查后進行釋放或阻止
車牌識別技術的發(fā)展已經(jīng)相對成熟，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如光照條件變化、車牌樣式多樣等。隨著深度學習和計算機硬件的發(fā)展，車牌識別技術會進一步提升，實現(xiàn)更高的準確率和穩(wěn)定性。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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