承德校园号牌识别系统方案

人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

1.车牌识别系统算法的准确度

想提高车牌的识别率，对于车牌识别系统的算法准确度要求会很高。目前市场上的车牌识别摄像机都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。

2.受天气环境影响

当车牌识别摄像头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。

车牌辨识系统能否发挥较大效用，除了软件技术之外，与摄影机及现场施工能力，也有很大的关系。使用者可要求厂商至现场勘查后，提出建置规划方案，先评估应该架设的地点、摄影机架设角度、是否需要架设辅助光源等，再提出报价，校园号牌识别系统方案，藉由这些动作，除了得以事先评估业者的能力，用户本身也可以达到产品学习及教育训练，日后管理时，会更清楚知道该产品的使用限制及相关因应措施。

承德校园号牌识别系统方案由北京泰利德科技有限责任公司提供。北京泰利德科技有限责任公司位于北京市海淀区芙蓉里南街6号院510室。在市场经济的浪潮中拼博和发展，目前泰利德在一卡通管理系统中享有良好的声誉。泰利德取得全网商盟认证，标志着我们的服务和管理水平达到了一个新的高度。泰利德全体员工愿与各界有识之士共同发展，共创美好未来。