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太原车牌识别用车监管设备安装-支持无牌车
车牌识别系统采用原厂300万像素（可选400万像素、500万像素）识别一体机，识别角度大，识别率高。
目前，基于模板匹配和基于神经网络的字符匹配算法是字符匹配识别的两种方法。在模板匹配算法的基础上，X先将待识别字符二值化，将其尺寸缩放为字符数据库中模板大小，然后与所有模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。针对该匹配算法稳定性差、时间开销大等缺点，提出了基于关键点的匹配算法。该算法X先对识别字符进行关键点提取，然后去除关键点，后确定字符的分类。该算法只利用字符关键点来匹配，因而提高了识别速度，同时又具有较高的识别率。
随着一二线城市的快速发展，许多商场、旅游景区、酒店、小区等停车场已开始采用车牌识别系统来管理停车场，让车主体验从停车、找车位、找车、缴费等一站式服务。而且在县城没有使用车牌识别系统的停车系统出现了各种各样的停车问题，如找车位难、设备老化、停车速度慢、停车时间不长、没有记录和凭证管理等，因此，小县城停车场的停车管理存在着种种问题，如找车位难、设备老旧、速度慢、无记录、无记录等问题。
太原车牌识别用车监管设备参考案例
车牌校正。图像中的车牌由于受拍摄角度等因素的影响，难免会出现各种变形现象，为避免后面的识别过程带来麻烦，需要对提取出来的车牌区域进行校正处理，去除车牌边缘等噪声，有利于字符识别。现有的修正方法包括：Hough变换法，它是通过检测车牌上下、左右边框的直线以及长度比来计算倾斜角度；旋转投影法：用水平轴将图像按不同角度垂直投影，其投影值为0的点数之和大时的角度即为垂直倾斜角度，水平角度的计算方法与其相似；主成分分析法，根据车牌背景与字符交界处的颜色具有固定搭配这一特征，求颜色对特征点的主成分方向即为车牌的水平倾斜角度。
研究方法和方案(1)读取图像输入的图像由于受天气、光照等因素的影响，再加上车牌的老化污损、陈旧褪色，使得车牌图像对比度不足，图像细节无法分辨，车牌字符部分不突出。此外，对高速行驶的汽车所拍摄的图像往往会出现模糊、扭曲、变形等现象，这都增加了预处理的难度。这一过程需要复杂的过程，因为系统会将读取的图像默认为更清晰、几乎不倾斜的图像。(2)图像预处理过程中，需要将图像转化为二值图像，便于对图像进行。
太原车牌识别用车监管设备安装-支持无牌车
