山西停车场智能车牌识别支持安装-质量坚固
智能停车场收费系统是通过计算机、网络设备、车道管理设备搭建的一套对停车场车辆出入、场内车流引导、停车费收取工作进行管理的网络系统。

的车牌自动识别技术是产品进入停车场管理领域的竞争力。无论是工作模式、管理模式还是系统技术特点，系统都突出了不同和传统。系统的智能概念也符合停车技术的发展趋势。使用现代高科技产品，必将大大提升企业的物业管理形象和度。采用自动控制管理系统，将为物业管理树立良好的形象，使企业成为科学管理的***。对于目前的停车收费方式，一方面劳动强度大，效率低，另一个主要缺点是财务漏洞大，现金流失大。使用自动识别收费系统，停车场收费由计算机确认和统计，人工参与率低，消除错误和欺骗，保护车场者利益。

        字符优化根据上述方法进行字符和分割，很容易单个字符图像，但是此时字符图像也可能会出现字符与边框连接、字符变形、字符断裂等情况，要真正识别字符位图前需要进一步进行技术处理，如下图车牌二值图经水平方向腐蚀后显然有利于图像分割和识别，但对于黑底和蓝底的车牌字符进行进一步技术处理。通常采用的方法是对用于识别的字符位图重新进行采样，然后在字符位图的上下边界值的基础上，根据字符位图的宽高值和新的边值值重新确定字符像素点，并排除了非字符的情况，如左右边值过小，上下边界差过小等情况，用“？”代替。3、标准特征库将切分的字符图像转换为40×40的点阵空间，并对二值特征进行水平和垂直提取，并根据字符结构在水平、垂直、左、右四个方向上的几何投影图像特征建立多维特征库，其中从宋体字库中选取标准汉字，从OCR-A字库中选取字母及数字。将标准字符分别归一化、轮廓化和特征提取，标准模板从特征提取中提取特征向量。
        车牌文字识别该方法将字符分割后的字符灰度图像进行归一化、特征提取、机器学习或与字符数据库模板匹配，终选择匹配度高的字符作为识别结果，其中容易混淆的字符包括：0与D、0与Q、2与Z、8与B、5与S、6与G、4与A等。常见的字符识别算法有：模板匹配法、神经网络方法、支持向量机方法、Adaboost分类方法等。该方法具有识别速度快、方法简单等优点，缺点是对断裂、污损等情况的处理有的困难；神经网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但时间长。在不可见的测试样本中，支持向量机方法能够更好地识别和减少训练样本；Adaboost分类法能够集中在较为重要的训练数据上，具有快速、实时的特点。我们的汽车牌照由汉字、英文字母、阿拉伯数字三种字符组成，并采用统一的样式，便于识别过程。
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