安阳停车场车牌识别系统 濮阳正大电动门业

目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，安阳停车场车牌识别系统，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，停车场车牌识别系统维修，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。

智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下：

1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，停车场车牌识别系统厂家，相机便会拍下车辆图像；

2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作；

3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割；

4）对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经化后输入字符辨认系统进行对比分析。

车牌的组成在我国都是一样的，由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别的方法有很多，本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。

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