车牌识别技术实现方式
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，小区车牌识别，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，车牌识别现状，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
如何提高车牌识别的识别率？
目前，由于车牌识别系统能够使车辆进出停车场时，不用停车刷卡就可以进出，加快了车辆通行速度，省去了卡片管理的工作，同时减少了管理人员的开支，所以被广泛应用在各大停车场中。但是车牌识别有时往往会出现识别错误的情况，如何解决这一问题从而提高识别率呢？ 从内因上看，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，不可能无限制的演算； 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。 从外因上看，影响车牌识别率的因素主要有视点变换、光线、遮挡、比例、形变、背景复杂等。 车牌识别系统运用在停车场中主要有道闸，车辆检测器，高清车牌抓拍相机，电子显示屏，控制中心等组成。通过高清车牌抓拍相机对进出口车辆车牌进行抓拍，提取前后图片的对比，判断是否对该车辆进行放行。由此可见，新泰车牌识别，车牌识别停车场系统对整个系统的要求很高，同时外界环境对识别率也会有很大影响。 对于安装车牌识别停车场系统的停车场，影响其识别率的原因主要有两点， 一、要保证停车场环境光线要足够明亮，车牌识别软件，对于光线较暗或者是夜间的时候，应该适当增加一些补光设备；第二、保证进出停车场的车辆车牌照要完好无损，这样就可以保证对每辆进出场的车辆车牌都可以进行抓拍。 因此，避免识别环境的复杂程度以及通过辅助手段减缓车速等都可有效提高车牌识别率。
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