為了進(jìn)行牌照識別，需要以下幾個基本的步驟：

　　· 牌照定位，定位圖片中的牌照位置；

　　· 牌照字符分割，把牌照中的字符分割出來；

　　· 牌照字符識別，把分割好的字符進(jìn)行識別，終組成牌照號碼。

　　牌照識別過程中，牌照顏色的識別依據(jù)算法不同，可能在上述不同步驟實現(xiàn)，通常與牌照識別互相配合、互相驗證。

字符識別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對待識別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。

車牌識別系統(tǒng)還是一個非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng)，無紙票、無卡片，純粹使用車牌識別，人力和設(shè)備成本都大大減少了。無票停車系統(tǒng)提供了一個完整的友好的用戶體驗方式，不再使用停車票據(jù)，也避免了出入口交通阻塞的可能。這種商業(yè)模式正在由解決方案提供商向大中型停車場所提供。停車場管理人員可實行外聘制，所需繳納的管理費(fèi)技照收入的百分比進(jìn)行交換。一旦車牌自動識別停車場管理系統(tǒng)能夠普及，成本將不會是壓力。

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