学校管理系统软件 泰利德科技 河北学校管理系统

车牌识别停车场管理系统将摄像机在入口拍摄的车辆车牌号码图象自动识别并转换成数字信号。做到一卡一车，车牌识别的优势在于可以把卡和车对应起来，学校管理系统多少钱，使管理提高一个档次，卡和车的对应的优点在于长租卡须和车配合使用，无一卡多车使用的漏洞，提高物业管理的效益;同时自动比对进出车辆，防止偷盗事件的发生。升级后的摄像系统可以采集更清晰的图片，作为档案保存，可以为一些纠纷提供有力的证据。 方便了管理人员在车辆出场时进行比对，大大增强了系统的安全性。

1) 牌照定位，定位图片中的牌照位置;

2) 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来;

3) 牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，学校管理系统报价，组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位

自然环境下，河北学校管理系统，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，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，选定一个较佳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较小值的附近，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，选择较佳匹配作为结果。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。

车牌识别系统的基础是车牌识别算法，而车牌识别算法由空间复杂度和时间复杂度来组成，分为五种不同的特性：

1、有穷性即算法的演变过程是有限的，不可能无数次的演算;

2、确切性即算法的每一个演算步骤多有确切的定义;

3、输入项即具体的车牌图像;

4、输出项即车牌的识别结果;

5、可行性即车牌识别的效果。

通过优化以上五项特性，从根本上优化车牌识别算法是提高车牌识别率的一个方法。

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