字符識(shí)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?；谀０迤ヅ渌惴▽⒎指詈蟮淖址祷?并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)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?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來(lái)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(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

自然光路線是指白天利用自然光線，夜間采用輔助照明光源，用彩色攝像機(jī)采集車(chē)輛真彩色圖像，用彩色圖像分析處理方法識(shí)別車(chē)牌。自然光真彩色識(shí)別技術(shù)路線，與人眼感光習(xí)慣一致，并且，真彩色圖像能夠反映車(chē)輛及其周?chē)h(huán)境真實(shí)的圖像信息，不僅可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照，而且可以用來(lái)識(shí)別車(chē)牌照顏色、車(chē)流量、車(chē)型、車(chē)顏色等車(chē)輛特征。用一個(gè)攝像機(jī)采集的圖像，同時(shí)實(shí)現(xiàn)所有前端基本視頻信息采集、識(shí)別和人工輔助圖像取證判別，可以前瞻性的為未來(lái)的智能交通系統(tǒng)工程預(yù)留接口。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)還是一個(gè)非常注重環(huán)保的管理系統(tǒng)，無(wú)紙票、無(wú)卡片，純粹使用車(chē)牌識(shí)別，人力和設(shè)備成本都大大減少了。無(wú)票停車(chē)系統(tǒng)提供了一個(gè)完整的友好的用戶體驗(yàn)方式，不再使用停車(chē)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(chē)場(chǎng)所提供。停車(chē)場(chǎng)管理人員可實(shí)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(chē)牌自動(dòng)識(shí)別停車(chē)場(chǎng)管理系統(tǒng)能夠普及，成本將不會(huì)是壓力。

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