车牌识别系统中人工神经网络技术
人工神经网络技术。
近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
车牌识别系统车牌识别管理方法是什么？
智能车牌识别系统通过车牌号码的自动识别、自动登录、自动比对。
系统可以实现自动抬杆、且车牌识别系统设备安装简单、调试方便，天津停车场车牌号码识别系统，对于通行车辆来说，停车场车牌号码识别系统方案，省去停车取卡的过程，停车场车牌号码识别系统公司，让车主实现不停车通行的便捷。
自动计费、自动验证用户身份、自动区分内外部车辆、自动计算车位数、自动报警等诸多智能化功能。
车牌识别系统影响因素及解决方法
1.车牌识别系统算法的准确度
想提高车牌的识别率，对于车牌识别系统的算法准确度要求会很高。
目前市场上的车牌识别摄像机都会有自己的算法，但车牌识别摄像机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。
2.受天气环境影响
当车牌识别摄像头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。
其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。
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