车牌识别原理车牌定位模块
车牌定位模块是一个十分重要的环节，是后续环节的基础，ZKTECO车牌识别，其准确性对整体系统性能的影响巨大。本系统实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法，适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。同步内置的区域设置功能，可以很大程度上减少外部环境对于车牌识别的干扰，达到比较好的识别效率。
车牌识别
1)车牌定位，熵基车牌识别，定位图片中的车牌方位：车牌识别一体机首要对采集到的视频图片进行大规模的相关查找，找到几个符合汽车车牌特征的区域作为候选区域，然后对这些候选区域进行进一步的剖析和点评，淮北车牌识别，然后挑选合适的区域作为车牌区域，并从图片中分离出来。
2)车牌区域定位完结后，将车牌区域切割成单个字符，字符在直线方向的投影需求在字符之间的空隙处或字符内部取得部分的接近度，并且这个方向要满足字符书写形式、字符、比例限制等一些车牌的条件。多合一车牌识别机选用直线投影法在杂乱环境下切割汽车图片中的字符。
3)车牌字符识别：辨认剪切的字符，构成车牌号码。车牌字符识别方法主要根据模板匹配算法和人工神经网络算法。然后与所有模板匹配，微耕车牌识别，挑选匹配的结果。停车场车牌识别系统中根据人工神经网络的算法有两种：一种是先提取字符的特征，然后用取得的特征训练神经网络分配器;另一种方法是直接将图片输入网络，网络自动完结特征提取，直到辨认出结果。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度
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