车牌识别系统-美煜智能科技-滨州车牌识别

（1）在图画灰度化阶段，车牌识别道闸系统，采用的是加权均匀值法。左证三个分量的要紧性及其他指标，将三个分量以不同的权值施行加权均匀运算。鉴于人眼对**的敏感度高，对蓝色的敏感度低，故无妨尊从不同的权值对RGB三个分量施行加权均匀运算能获得对比适合的灰度图画。

（2）在图画加强阶段，安视宝采纳的是直方图加强的方法。直方图均衡化要先实施直方图更正，就可以把原图画的直方图使用灰度变更函数更正为平均漫衍，继而再实施直方图均衡化。它以概率论为表面根柢，车牌识别系统，使用灰度点运算杀青直方图的转变，从而抵达图画办理的方针。

云停车技术:云停车是一个非常热门的云计算.通过物联网、云计算技术和城市综合停车管理平台的建设，共享不同区域、不同位置的停车信息.不同停车场背景系统的共享将提高车牌识别系统的识别率.当汽车在停车场被正确识别时，它的特息将被共享到城市B停车场，当它进入B停车场时可以快速准确地识别它.

山东美煜智能科技有限公司完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

三、 牌照字符识别方法

主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，滨州车牌识别，选择匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，停车场车牌识别，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像较利于识别