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常常在购物中心泊车的盆友会发觉，如今车号牌自动检索体系早已获得了推广，车牌识别系统的应用，合理的降低了泊车的時间，不但便捷了买车人，也是便捷了停车收费的监管。

车牌字符识别

字符识别方式现阶段关键有应用场景模版匹配算法和应用场景人工神经网络计算方法。应用场景模版匹配算法先将切分后的空格符二值化,并将其规格尺寸缩放为空格符数据表中模版的尺寸，随后与全部的模版开展配对，选好配对做为結果。应用场景人造神经元网络的计算方法有二种：这种是先看待鉴别空格符开展特征提取，随后用所得到特点来训炼大脑网络分配器;另这种方式是立即把等待审核图象键入互联网，由互联网自動保持特征提取直到鉴别出結果。

对于车牌识别系统大家都不陌生，尤其是经常开车的人，进出车库都要经过的，那么对于车牌的辨别技术在现实生活中有哪些有点呢？

对光照气候背景良好的顺应性

很多车牌辨认系统在阴天时辨认率较高，晴天时反而降落以至无法辨认。直射光状况下，拍摄方向与阳光映照方向相同，拍摄到的车牌区域很亮招致字符笔划较粗、互相粘连，而且我国的车牌都采用反光漆，严重时会呈现镜面反射，无法看清车牌号码。另外，车体外表的反光产生的亮线、光晕也会对辨认形成影响。牌照辨认多数用于辨认运动中的车辆，车牌区域在整个图像中是不固定的，普通摄像机无法依据车牌区域停止调理。夜间环境下车辆开启车灯，普通摄像机受大灯的影响削弱曝光强度形成图像车牌区域很暗，无法看清号码，车大灯的光线还可能构成大面积光晕遮挡牌照区域。

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山西元一智能车牌识别系统厂家为您分享：记录了的车牌，识别不了，原因是什么？

1、图像拍摄不清楚

车牌区域定位的困难主要是来自于采集的图像，由于采集的车牌图像的多样性，并且采集图像时受到许多因素的影响，如雨天、大雾、光线等，使得有一些车牌图像质量出现不同程度的差异。

2、车牌受损或有污渍

在公路和城市内的实际应用过程中，所涉及到的车牌都是没有污损的，车牌在使用几年后，难免会出现污染和磨损等现象。

对于这种情况，很多智能的停车场系统也渐渐解决了这样的问题，但如果过于严重，这还得靠人工了。