车牌识别技术实现方式
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，车牌识别网络摄像机，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，即将所有的字符建立样本库，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，车牌识别补光灯，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
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车辆自动识别系统是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，采用先进的神经网络算法和模糊算法，平阴车牌识别，通过对视频流的采集和处理，完成车牌自动识别功能。主要特点为
一：动态识别，采用高速的识别算法核心对视频流进行逐帧的识别，即对单个车辆进行了多次识别，并对多次识别进行融合输出，从而有效克服了现有车牌识别技术存在的许多缺陷
二： 识别率高，小区停车场车牌识别系统，应用识别率可达99%以上且识别时间为10ms
三：内臵“黑名单”管理功能，可针对车牌的特性，进行完善的搜索处理，若被列入黑名单系统会自动提示，
四： 完整数据存储功能数据库自动存储图像、车牌号码、出入时间等数据，每一条记录都和一张本车图像和车牌对应
五： 全自动放行车辆对于内部车、租用期内车、免费车可实现自动入场和放行
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