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二七识别车牌道闸 2022年已更新人工神经网络技术近几年以来，计算机及其相关技术发达的一些*开始探讨用人工神经网络技术解决车牌的自动识别问题。本篇给大家介绍的主题是：正确理解车牌识别系统。首先，给大家说说车牌识别系统原理：车牌识别系统是通过图像抓拍、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别，在已有的方案上比较和计算。其中，图像抓拍一般是通过触发地感进行抓拍，图像抓拍是个极为重要的环节，角度、光线等都决定着图像的质量；图像预处理：是采用灰度变换、同态滤波和平滑等方法对图像进行处理，提高了图像的质量。车牌定位：这是车牌识别系统中至关重要的一步。先对现有的各种定位算法进行了比较和分析，并结了这些算法的共同点。在此基础上，提出了自己的定位方法，该方法包括粗定位和精定位，并且采用了灰度特征法和颜色特征法相结合的新方法。字符分割：首先去除车牌的上下边框，然后利用连通域法分割得到单独的字符，并对粘连的字符块做进一步的处理。字符识别：利用相关软件、硬件处理，鉴别变换进行字符识别。理解车牌识别原理的同时，也应该注意对现场环境的正确认识，不是所有的环境都适合安装车牌识别的。现场环境混乱、道路坑洼不平、经常积水容易遮挡车牌地形、光线环境恶劣、道路狭窄等环境都是不适合安装车牌识别系统的。$一般不能低于512x512，若采用2048x2048则更好，但这又会使实时性大为降低，这一矛盾是许多牌照识别系统不能投入实用的主要障碍。
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