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太原停车场管理系统批发-运行稳定
车牌识别系统可广泛应用于、营院、厂矿企业、学校园区等单位的内部车辆管理及调度，达到维护单位制度、加强安全保障、提高管理水平的目的。
X化成果根据模板匹配算法，可以得到几个车牌识别结果，并从中选取字符匹配成功数多者。若所有字符都匹配成功，则输出结果是肯定的，而实际运行中的车牌识别系统字符虽然经过X化，但是仍然有部分字符受到车牌色差和环境的影响，存在识别错误的可能性，为此，在识别结果中不妨设定小的数字，如规定整个车牌识别系统中的字符都是经过X化的，这样有利于车牌模糊识别技术的应用。与此同时，根据我国的车牌结构特点，还需要对车牌的语法进行校验，如民用车牌的尾部字不存在“”字，格式中不会出现“X、港、挂、学”字、牌号等字不能出现“学”字、牌字、牌字等字不会出现“X、港、挂、学”字、牌字等字不能出现“”字。由于车牌训练因车牌安装角度、车牌制作工艺及外界污渍等因素的不同，车牌模糊识别系统应能提供字符自学习功能，即根据已知字符的二值图像重建特征库或改变部分特征库加权值，只有具备字符训练的车牌模糊识别软件，才能高的识别率、较强的适应性。
神经网络算法主要有两种：一种是先对待识别的字符进行特征提取，然后利用得到的特征对神经网络分类器进行训练；另一种方法是将待处理的图像直接输入网络，通过网络自动实现特征提取，直至识别出结果。前者的识别结果涉及到特征提取，而特征提取则耗时较长，因此特征提取是关键。作者认为，目前基于我国车牌特点的模板匹配算法识别速度更快。
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常见的车牌算法有：1)自适应边界搜索法，利用倒L形、横线、垂直直线等结构元素搜索、字符，然后找出符合特定格式的字符群，即视为车牌；(2)区域生长法将边缘图像均匀性区域生长，以获取潜在的车牌区域，然后利用车牌的几何特征和边缘灰度直方图的统计特征，去除伪牌，即得真牌；(3)灰度图像的数学形态学运算法则，再利用车牌的几何特征和车牌区域内的边缘灰度直方图特征，再根据车牌的几何形状特征，对车牌进行一系列的形态学运算，即将其视为车牌车牌；(4)基于字符串特征增强的分割方法，再用一种线性图像的方法来分割区域，再用一种方法来分割位置；(5)自适应边界搜索法，利用倒L形、横线、垂直直线等结构要素，对车牌进行一系列的形态学运算，然后根据车牌的几何特征和边缘灰度直方图的统计特征，去除伪牌，即认为是车牌的真实牌。
在实际中，已将二十四比特真彩像转换为八比特灰像，即用一个字节表示一个像素点，而一个字则表示256个灰度值，这对于提取字符特征仍然有困难，还需进一步将其转换为黑白两像，这种转换过程称为二值转换。常规车牌图像二值化方法是将单个像素灰度值与一个经验值(通常称为阈值)进行比较，如果该值小于阈值，灰度值取0(即黑色)，否则为255(即白色).通常根据车牌灰像直方图得出小和大灰度值，然后将阈值作为小和大灰度值的平均值，再通过这两个区域的灰度值迭代出佳阈值，此方法的具体步骤见参考文献[2]P466-469页。但是实际的二值化需要划分，否则会形成笔画的断口、粗化等。
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