大理车牌识别系统电话

直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

1)图像处理技术:运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究较早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，然后交给计算机进行简单的处理，并且较终仍需要人工干预，例如车辆牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类;然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的较小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

2)传统模式识别技术。传统模式识别技术指结构特征法，统计特征法等。90年代，由于计算机视觉技术的发展，开始出现汽车牌照识别的系统化研究。1990年AS.Johnson等运用计算机视觉技术和图像处理技术实现了车辆牌照的自动识别系统。该系统分为图像分割、特征提取和模板构造、字符识别等三个部分。利用不同闽值对应的直方图不同，经过大量统计实验确定出车牌位置的图像直方图的闽值范围，从而根据特定闽值对应的直方图分割出车牌，再利用预先设置的标准字符模板进行模式匹配识别出字符。

3)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。

1、系统配备网络高清智能车牌识别摄像机，平均

   识别率≥99.8

2、摄像机支持虚拟触发、地感触发多种触发模式

3、视频流实时监测、逐帧识别，保证识别率和识

   别结果

4、高度一体化集成（补光，电源，护罩），安装

   便捷，性能稳定

5、高用户体验，简单大方、深受用户信赖和青睐

1、*刷卡或者取票

  2、视频识别车辆，实现免取卡快速通

  3、避免车辆停滞引发的道路拥堵，提高停车场利用率

  4、通过车牌识别核算停车费用，核算机制严密，避免

     收费漏洞

  5、避免了传统的刷卡取票系统的卡片及票据等介质，

     防止损耗，降低后期运营成本

  6、可对接公安网，组建平安城市、智慧城市

6、智能匹配图像分析、模糊查询，系统精确定位、

   解决无车牌或者车牌受损车辆进出停车场

7、大幅提高工作效率，管理收费漏洞；系统可导

   入黑名单、可脱机工作

8、智能LED语音屏，可自定义语音

9、机器视觉应用，高端大气