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车牌识别系统的应用技术三点 图像识别技术 车牌识别系统是以计算机视觉处理、数字图像处理、模式识别等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频图像进行处理分析，得到每辆车的号码网站建设公司，从而完成识别过程的一种技术，可以完成对车辆身份的辨认。 云平台 其针对数据的存储、检索、关联、推导等有的发掘，这些数据自己来说是通用的。停车场云平台管理，打破单个集团化车辆管理体系信息孤岛近况，实现多个停车场在统一平台上集中同一管理。 在线付出 对于出管理行业来讲，“三方付出”尚属奇怪事物，但是两方面营业具有着很强的“正相干”。在线付出是终端消耗市场的较大营业领域，而出管理做为安防产业的终端行业可以为终端付出提供便捷、的服务基础，两者的绑定也会催生出管理行业的新营业领域。
定位算法的好坏，由检出率来评估，目前市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。其核心是利用区域的纹理特性，进行定位，常用的检测算法包括:利用梯度信 息投影统计;利用小波变换作分割;区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的区域是一个难点。 字符分割: 在图像中定位出区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进- -步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别: 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有网络，SVM等。
车牌识别技术的发展已经相对成熟，但仍然面临一些挑战，如光照条件变化、车牌样式多样等。随着深度学习和计算机硬件的发展，车牌识别技术会进一步提升，实现更高的准确率和稳定性。
