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智能停车场系统设备准确率达到99.9%左右，0.1秒可迅速鉴别，极端化自然环境下鉴别平稳，自动控制系统，合理抑止顺光和背光；晚间抑止汽车大灯；补光灯根据图像检测优化算法开展操纵，防止了传统式根据光敏电阻柔光灯的不对称性；进而取得好鉴别实际效果。具备特性、智能、高适应能力等特性，是停车管理系统车辆识别作用的好运用系统。根据立产品研发的车辆识别优化算法，能对车牌号的尺寸，破损，外框，和坡度转变等有很强的适应力。做到对破损车牌号、饱和度低车牌号、各式各样外框车牌号、多方位拍摄的车牌号维持高度和准确率，识别系统和实际效果处在国际性水准。
安胜智能车牌识别系统在采集车辆图像时，由于环境光线变化剧烈，白天光较强、夜间较弱，面光与背光行驶不同，上午和下午的光照方向也不一样，抓拍图像时受环境光线影响较大，车速过快、采集设备动态范围和识别率不够会使成像质量难低。对于地感线圈触发的情况来说，当认为车牌达到了佳成像位置时系统触发系统开始拍摄，这对触发设备的可靠性和响应速度都有较高的要求。
字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。
