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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，联网车牌识别，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，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，小区车牌识别，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，高青车牌识别，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，脱机车牌识别，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。
车牌识别系统特性！！！
? 系统产品特性 优化的嵌入式车牌识别算法：综合识别率高于99%；
? 视频流识别优化处理： 保证识别准确率；
? 优异的成像自动控制：自动跟踪光线变化、有效抑制顺光和逆光；
? 夜间抑制汽车大灯； 补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性；
? 可脱机运行：前置数据存储功能；
? 无车牌车辆智能处理：多触发机制保证无车牌（或严重污损等）车辆的正常通行管理； 产品稳定：优异的硬件架构和稳定的算法。
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