本文中提到了9个关于车牌识别显示调试的相关看点，同时还对车牌识别软件调试教程也有不同的看法，希望本文能为您找到想要的答案，记得关注哦！
停车场自动车牌识别系统怎样缴费
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优质回答 现在科学在飞速发展，很多高科技都融入到了我们的日常生活，就好像大多数的停车位安装了无人值守智能停车场设备系统，这给车主的日常出入，带来了非常大的便利。可是有些车主就会贪小便宜，为了省下那一点停车费，而去找到无人值守智能停车场设备系统的漏洞，从而免费停车。
车牌识别破解一进一出卡的教程：
1、选择该停车场可以正常进出的车辆，就是已经交过停车费并且登记的车辆；
2、用手机把该车辆的车牌号进行拍照；
3、用手机拍摄的照片在识别系统的摄像头那里摇晃几下就可以，停车场的道闸杆就会自动开启了。
车牌识别停车场逃费攻略：
1、把停车场可以正常进出的车辆进行套牌，这样的做法是非常有风险的，捉到可是会被扣车、罚款、拘留的；
2、手绘模拟车牌在识别系统面前也可以进行破解；
3、一些数字卡片都可以让一些电子识别系统打开道闸杆；
4、跟保安打好关系，保安基本上都会有道闸遥控器，打好关系好就有可能免费进入停车场了。
无人值守智能停车场设备系统出现漏洞之后，有一些厂商已经研究出新的电子识别系统。在地面上安装感应线和雷达传感装置，这样就可以根据地面承受的重量来辅助识别系统，只有车辆靠近停车场的的识别系统，道闸杆才会打开，有效地解决用照片过闸的漏洞。
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PKR车牌识别管理系统官网
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优质回答pkr车牌识别管理系统添加摄像机需要在现实中安装摄像机，系统会自动更新的。
可安装在前牌照架下或用两个螺钉固定在牌照架上。有的还可以安装在车头右侧，这样就可以看到右侧的盲区。其他安装在左后视镜和右后视镜下面。如果前摄像头安装在中间答题室，可以用倒直尺将其做成一条参考线。如果前摄像头安装在其他地方，则无需使用倒直尺的参考线。
汽车摄像头安装注意事项：
CCD和CMOS在技术上和性能差距很大，一般来说， CCD效果要好，但价格也贵些，建议在不考虑费用的前提下选择CCD的摄像头。
一般来说，清晰度高的产品其图像的品质就会越好，清晰度在420线的产品已经成为倒车摄像头的主流产品， 380线的如果调试的好也可以选择。
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门禁系统通过什么方式识别车牌
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优质回答最好规矩行驶！小区门禁是识别车牌号的，有车位的车牌号系统已登记，你试试套个有车位的车牌或拍个有车位的车牌照片让相机识别照片。这个办法不是所有停车场都适用的。比如南天瑞丰的管理系统，同车牌只可以有一个车辆入场。
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matlab如何从模板库识别车牌
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优质回答基于图像处理的汽车牌照的识别
作者:陈秋菊
指导老师:李方洲
(温州师范学院 物理与电子信息学院 325027)
摘要：以一幅汽车牌照的识别为例，具体介绍了车牌自动识别的原理。整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割、字符识别五大模块，用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。在研究的同时对其中出现的问题进行了具体分析，处理。寻找出对于具体的汽车牌照识别过程的最好的方法。
关键词：汽车牌照 车牌提取 字符分割 字符识别
The vehicle license recognition based on the image processing
Author:Chen Qiuju
Tutor:Li Fangzhou
(School of Physics and Electronic Information Wen Zhou Normal College 325027)
Abstract： With one vehicle license recognition, the principle of the automobile License recognition is introduced .This process was divided into pre-process, edge extraction, vehicle license location, character division and character recognition, which is implemented separated by using MATLAB. The license is recognized at last. At the same time, the problems are also analyzed
And solved in the process. The best method of recognition to the very vehicle license is found.
Keywords: vehicle license vehicle license location character segmentation
Character recognition
1. 引言
1.1 选题意义
汽车牌照自动识别系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一，是实现交通管理智能化的重要环节，它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，具有广阔的应用前景。目前，发达国家LPR（汽车牌照识别技术License Plate Recognition， LPR，简称“车牌通”）系统在实际交通系统中已成功应用，而我国的开发应用进展缓慢，车牌识别系统基本上还停留在实验室阶段。基于这种现状还有它广阔的应用前景，目前对汽车车牌的识别研究就有了深远的意义。
课题组成
汽车车牌的识别过程主要包括车牌定位、字符车牌分割和车牌字符识别三个关键环节。其识别流程如下：
原始图像 ：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像
图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波，边界增强等处理以克服图像干扰
边缘提取 ：通过微分运算，2值化处理，得到图像的边缘
车牌定位 ：计算边缘图像的投影面积，寻找峰谷点，大致确定车牌位置，再计算此连通域内的宽高比，剔除不在域值范围内的连通域。最后得到的便为车牌区域。
字符分割 ：利用投影检测的字符定位分割方法得到单个的字符
字符识别 ：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的汽车牌照，包括英文字母和数字。
本文以一幅汽车图像为例，结合图像处理各方面的知识，利用MATLAB编程，实现了从
车牌的预处理到字符识别的完整过程。各部分的处理情况如下：
2.预处理及边缘提取
图1 汽车原图
图像在形成、传输或变换过程中，受多种因素的影响，如：光学系统失真、系统噪声、暴光不足或过量、相对运动等，往往会与原始景物之间或图像与原始图像之间产生了某种差异，这种差异称为降质或退化。这种降质或退化对我们的处理往往会造成影响。因此在图像处理之前必须进行预处理，包括去除噪音，边界增强，增加亮度等等。
因为噪声主要是一些含高频的突变成分，因此可以通过一个低通滤波器来消除图像中包含的噪声，并使低频成分得到增强。滤波的方式有两种，一种是空间域滤波，一种是频率域滤波。在空间域，常见的滤波方式有两种方式，均值滤波和中值滤波。空间域滤波主要有巴特沃斯滤波器。在车牌边缘提取之前，两种滤波方式均采用了。并与未进行滤波的边缘进行比较。以下是经处理后的一些图片。
图2 经均值滤波后提取的边缘图像
图3 经巴特沃斯低通滤波后提取的边缘图像
图4 未滤波直接提取出的边缘信息
图5 经高通滤波器增强后得到的边缘图像
对比几幅图片，图2的边缘太粗，而图3的边缘已经模糊掉了。图5中包含的噪声太多，图4未经滤波直接提取出的边缘图像最清晰，所包含的有用信息最多。分析这种情况产生的原因，归纳起来主要有以下方面:
1、原始图像清晰度比较高，从而简化了预处理
2、图像的平滑处理会使图像的边缘信息受到损失，图像变得模糊
3、图像的锐化可以增强图像中物体的边缘轮廓，但同时也使一些噪声得到了增强
综上所述，结合MATLAB实验过程，得出不是每一种图像处理之初都适合滤波和边界增强。本次汽车车牌的识别，为了保存更多的有用信息，经过多次比较，选择图4作为后期处理的依据。边缘的提取采用的是梯度算子，因为其实现过程比较简单，所以在此不多加赘述了。
提取出的边缘含有多个灰度值，要进行二值化处理，选择一个合适的域值。经多次比较，选取域值T=70，对于灰度值大于T的赋值为255，小于T的赋值为0。经过处理后的图像如下所示:
图6 二值化后的边缘图像
结合后期分割得到的车牌图7，二值化后的图像在后期的识别中并不会提高车牌的识别率，因此不采用二值化的图像来进行识别，因此后面的处理依然使用图4。
3.车牌提取
经过边缘提取得到的图像，车牌区域在水平方向灰度面积值具有明显频繁的跳变，在垂直方向上的面积投影则出现峰-谷-峰的特性。根据这种峰谷特点，自动检测车牌位置峰点检测的车牌区域定位方法， 并对初步定位后的车牌进一步使用微定位技术。该方法包括三部分: (1) 车牌的横向定位； (2)车牌的纵向定位； (3) 车牌的微定位。
汽车本身具有一定的特点，一般情况下，牌照都挂在缓冲器上或附近，处于车牌照图像的下半部分，本次分割的主要意图是缩小牌照搜索范围，大致确定出牌照的位置。对如图4所示的汽车边缘图像f ( x ， y) ，我们首先进行水平方向一阶差分运算，即
g ( i ， j) = | f ( i ， j) - f ( i ， j + 1) |
其中i = 1 ，2 ，3 ， ⋯，xw - 1 ，j = 0 ，1 ，2 ，3 ， ⋯yw - 1 ，其中xw，yw分别为图像的行数和列数。然后对水平差分图像的像素沿水平方向累加产生一个投影表T( i) ，如图7所示。
图7 汽车边缘图像的水平面积投影图
一般对应于车牌位置的投影值T( i) 较大，而在车牌上，下行附近的投影值较小，均有谷点存在。只要能找到这两个谷点，就能大致确定出车牌照的位置，缩小车牌搜索范围。由图4可以看出，车牌下方的横栏处的T(i)值应该是最大的，而车牌位置就在其附近。根据这些特定，可定出车牌位置大概在320~350行之间。
类似的方法得出汽车边缘图像的垂直面积投影图
图8 汽车边缘图像的垂直面积投影图
同上可初步得到汽车牌照的列位置在120~210之间。大致确定的牌照位置如下图。
图9 粗略定位出的汽车牌照
对初步确定出来的牌照进行微定位，所谓微定位法， 就是对基本定位后的车牌图像进
行局部分析， 以进一步确定字符范围， 缩减车牌的左、右和上、下边界， 这有利于后续的牌照字符处理。具体实现如下: (1) 由于车牌近似为一个矩形， 上下边缘近似为一条直线， 通过简单的灰度变化分析就可以再次定位车牌图像的上下边界， 这种情况适合于倾斜度较小的车牌； 对于倾斜程度较大的牌照来说， 在其横向定位之前就应该利用相关的技术进行车牌的矫正(例如Hough 变换技术) 。(2)确定左边界: 从左向右扫描 ，当遇到灰度值大于设定值60之后，停止扫描。上边界也是利用这种方式得到。这样就得到首字符的起始位置。再利用牌照的大小，宽高比一般都是固定的这些先验知识，就可以确定出牌照的具体位置。本设计中采用的车牌，其宽高比为1:3。从而确定出汽车牌照的具体位置。最后提取出的汽车牌照如下图:
图10 二值化的汽车牌照
图11 未进行二值化的汽车牌照
4.字符分割
在汽车牌照自动识别过程中，字符分割有承前启后的作用。它在前期牌照定位的基础
上进行字符的分割，然后再利用分割的结果进行字符识别。字符识别的算法很多，常采用垂直面积投影法来实现。面积投影法的公式如下:
由于字符块在竖直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值，并且这个位置应满足车牌的字符书写格式、字符尺寸和其他一些条件的限制。下图是图10在垂直方向上的面积投影图。从图形中我们很直观的看出投影值中出现了8条间隙， 6个字母中间的间隙只有5个，还有三个间隙是字符间的。有字符的列其灰度值比较高，无字符的则相对比较低。依据这一点，再结合图10的特征，很容易得到每个字符的起始终止位置。第一个字符:1-10 第二个字符：10-18 第三个字符：28-41 第四个字符：42-48第五个字符：60-68 第六个字符：68-78
图12 车牌垂直方向上的面积投影图
将图10按照上面的分析行数不变，列数分为六组，分别影射到六个不同的数组中。又因为在字符的模式识别中，其模板大小统一，因此得到的六个数组必须变换其大小，均统一成26×14的形式。分割出来的六个字符如下所示，分别命名为M1.jpg，M2.jpg，M3.jpg，M4.jpg，M5.jpg，M6jpg并用imwrite函数写入图像文件夹中，以便在后期处理中可以直接进行调用。
图12 分割出来的六个字符图像
一般分割出来的字符要进行进一步的处理，以满足下一步字符识别的需要。因为图像中含有许多燥声，这在预处理的图像中已经看出来了。因此必须进行滤波，然后归一化，二值处理。使其最后得到的图像与标准模板一样。只含有两种灰度值,黑与白。但是对于车牌的识别，并不需要这么多的处理就已经可以达到正确识别的目的。在此简化了处理过程，未经滤波归一化，直接进行后期处理。
5.字符识别
字符的识别目前用于车牌字符识别(OCR)中的算法主要有基于模板匹配的OCR算法以及基于人工神经网络的OCR算法。基于模板匹配的OCR的基本过程是:首先对待识别字符进行二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。用人工神经网络进行字符识别主要有两种方法:一种方法是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得的特征来训练神经网络分类器。识别效果与字符特征的提取有关，而字符特征提取往往比较耗时。因此，字符特征的提取就成为研究的关键。另一种方法则充分利用神经网络的特点，直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别。模板匹配的主要特点是实现简单，当字符较规整时对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率相当高。综合模板匹配的这些优点我们将其用为车牌字符识别的主要方法。
字符识别的算法如下:
因此在字符识别之前必须把模板库设置好。汽车拍照的字符一般有七个，大部分车牌第一位是汉字，通常代表车辆所属省份，或是军种、警别等有特定含义的字符简称；紧接其后的为字母与数字。车牌字符识别与一般文字识别在于它的字符数有限，汉字共约50多个，大写英文字母26个，数字10个。所以建立字符模板库也极为方便。本次设计所识别的车牌只有字母与数字。为了实验方便，结合本次设计所选汽车牌照的特点，只建立了3个字母与3个数字的模板。其他模板设计的方法与此相同。
5.1模板设计
分析字符分割得到的图像以及其他车牌图像中字符的特点，将模板大小定为26×14；
背景为黑色，代表灰度值 0，字符边缘为白色。代表灰度值255。
设计过程如下：
1． 用画图工具先画出P、F、M、1、0、3等几个字符的图像。并分别保存为m11.jpg，m12.jpg，
M1.jpg，m14.jpg，m15.jpg，m16.jpg。根据画图的经验其大小应略大于26×14，以利于后面的处理。所得到的字符均为黑字白底。字体为方正姚体，大小16号。
所画出的图形如下:
2. 对1中获得的粗略图像用MATLAB进行处理。处理的方面包括a.去除边框，利用二维数组的映射关系实现，去掉开始行(列)与结束行(列)即所有外围像素点b.提取模板的边缘。其实现方法与前面的汽车边缘提取的方法相同，也是利用梯度算子。C.尺寸大小变换，切割为标准的26×14格式。
3. 整个处理过程结束后，再用imwrite 函数写入图像库中，作为标准模板使用。
经过处理后的标准模板形式如下:
模板的设计过程，共进行了两次。作为一幅jpg或者bmp形式的图片，其中包含了许许
多多的像素点，各象素点的值也不一样，到底如何来确定这些像素点的值呢？模板设置无疑成为一个难点。于是便投机取巧，将本身分割得到的字符保存起来直接作为模板使用。这种方法明显不具有科学性。图像识别中模板匹配法是将未知的东西与已知的东西来进行比较。因此模板库中的字符应该是已知的，是预先设置好的是不可更改的，而不是在实验过程中来得到。第二次便是用的画图工具来一步一步逼近实现模板设置。实验结果显示，这种方法简单易行。
5.2识别过程
字符识别中模板匹配方法是实现离散输入模式分类的有效途径之一，其实质是度量输入与样本之间的某种相似性，取相似性最大者为输入模式所属类别，它根据字符的直观形象抽取特征，用相关匹配原理进行识别，即是将输入字符与标准字符在一个分类器中进行匹配。车牌字符相关匹配算法如下：
输入字符用输入函数X表示，标准模板用函数T表示，它们的大小均为26×14。将未知的模式逐个与模板匹配，求出其相似度。
其中，M=26，N=14。Ti 指第i个模板。X×Ti 是指矩阵对应元素相乘。如果把X与T都归一化为”1”和”0”，则上式表示标准模板与待识图像上对应点均为”1”的数目与标准模板上”1”点的数目之比。
如果 maxSi>λ 则判定X∈Ti，否则拒识，这里λ为拒识域值。本次实验中直接取相关最大值为判定域值。
用MATLAB来实现字符的识别。其中有两个很重要的函数可以直接调用:corr2 函数和max函数。
Corr2 函数直接用来计算图像拒阵A与B的相关系数r。A与B的大小及数据类型必须相同，得到的结果r是双精度标量。其调用方法如下:
r=corr2(A，B)
因此本设计中的字符识别只需调用此函数，即将分割出来的字符与设置好的模板一一进行相关运算，然后寻找出它们中的最大相关值。max函数就是用来选择几个数值的大小值。其调用方式如下:
[b，c]=max(a(:))
其中b返回的是比较后得到的最大值，c是最大值所对应的元素位置。
同时还自编了一个识别函数result.m用来返回识别结果。程序代码如下:
function c=result(H)；
M1=imread('M1.jpg')；
M2=imread('M2.jpg')；
M3=imread('M3.jpg')；
M4=imread('M4.jpg')；
M5=imread('M5.jpg')；
M6=imread('M6.jpg')；
M1=double(M1)；
M2=double(M2)；
M3=double(M3)；
M4=double(M4)；
M5=double(M5)；
M6=double(M6)；
d=zeros(6)；
d(1)=corr2(H，M1)；
d(2)=corr2(H，M2)；
d(3)=corr2(H，M3)；
d(4)=corr2(H，M4)；
d(5)=corr2(H，M5)；
d(6)=corr2(H，M6)；
[D，e]=max(d(:))；
switch e
case 1
c='P'；
case 2
c='F'；
case 3
c='M'；
case 4
c=1；
case 5
c=0；
case 6
c=3；
otherwise
end
M1， M2， M3， M4， M5， M6为标准模板对应的二维数组。函数在开始运行时，从主函数里得到待识别的字符，此字符与模板进行相关运算，同时找出相关运算后的最大值及对应的函数位置。然后对最大位置进行判别，返回所对应的字符给主程序。并在MATLAB运行窗口显示出来。
编写result.m函数大大简化了计算量，每个字符在识别的时候直接调用此函数，避免了重新编程浪费的时间及空间。这是本次车牌识别中的一大亮点
运行结果，MATLAB的运行窗口显示出的车牌号码为:P，F，M，1，0，3。完成了准确识别车牌的目的。
6.总结:
6.1 设计过程说明
在汽车车牌识别的整个过程中，查找了很多资料，综合了各方面的信息。车牌实现的每一步都有许多的方法，各种方法都有其优劣，但是对于具体的图像处理，并不是每一种理论在实践中都可以实现，即使实现了也很难说哪一种方法最合适，还得在具体的实验中比较选择。以车牌预处理为例，经过滤波和边界增强处理后提取出的车牌效果明显没有未处理的效果理想。第二点在程序调试的过程中要耐心的检查每一个错误。测试结果表明，本设计有以下几条优点:
1. 充分利用MATLAB中已有的函数库。整个程序设计简单易行
2. 识别准确率高
6．2设计工具说明:
车牌识别程序设计能够得以顺利完成。在很大程度上得利于MATLAB这套软件， MATLAB功能强大，它包括数值计算和符号计算，并且计算结果和编程可视化。这为编程调试创造了一个便利的环境。作为图像处理最适用的工具之一，其突出的特点是它包含一个图像处理工具包，这个工具包由一系列支持图像处理操作的函数组成。所支持的图像处理操作有:图像的几何操作、邻域和区域操作、图像变换、图像恢复与增强、线性滤波和滤波器设计、变换(DCT 变换等) 、图像分析和统计、二值图像操作等。在图像的显示方面，MATLAB 提供了图像文件读入函数imread ( ) ，用来读取如: bmp 、tif 、jpg、pcx、tiff 、jpeg、hdf 、xwd 等格式图像文件；图像写出函数imwrite () ，还有图像显示函数image ( ) 、imshow() 等等。这些，都使编程效率大为提高。
7.讨论
本设计已成功达到了车牌识别的目的，而且准确率也很高。但是在整个设计过程中，发现了几个值得参考的算法，也试图用这种算法来实现车牌识别，但种种原因，而未采用。现在次简单讨论一下:
6.1.含8个方向的模板的边缘提取算法
本设计在边缘提取之时，使用的是梯度算子。这种算法的优点是简单易行，但是因为它不包含边缘的方向，因此对噪声不够敏感。目前，在图像处理方面使用得最多的是一种可抗噪声的Sobel算法。它定义了8个方向的模板。
通常物体的边缘是连续且光滑的，而噪声是随机的。 在任一边缘点附近沿边缘的走向总能找到另一边缘点，且这两边缘点之间的灰度差及方向差都不可能很大。但是噪声则不同，一般情况下，沿任一噪声点的方向(通过上述模板运算得到)不太可能找到与其灰度差及方向差都很小的噪声点。正是利用这一基本思想，本算法能将实际的边缘点与噪声点区分开来。
加权领域平均算法来进行滤波处理
6．2 加权领域平均算法来进行滤波处理
由实验我们可以看出，一般的滤波器在对图像进行噪声滤除的同时对图像中的细节部分有不同程度的破坏，都不能达到理想的效果。但是采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除， 不仅能够有效地平滑噪声， 还能够锐化模糊图像的边缘。 加权的邻域平均算法的基本思想是: 在一个邻域内， 除了可以利用灰度均值外， 灰度的上偏差和下偏差也能够提供某些局部信息。算法的计算公式描述如下， 用f (x ，y ) 表示原始图像， g (x ， y ) 为平滑后点(x ， y ) 的灰度值，V x ， y 表示以点(x ， y ) 为中心的邻域， 该邻域包含N 个象素，m (x ， y ) 表示邻域V x ， y 内的灰度均值。NI表示邻域内大于平均值的像素个数，Ng表示小于平均值的像素个数，而N0表示等于平均值的像素个数。则修正的邻域平均法由下式给出:
m - Aı m l； N l > max{N g ，N 0}
g(x，y)= m + Aı m g； N g > max{N l ，N 0} (1)
m ； else
(1)式(1) 中， A为修正系数， 取值范围为0～ 1， 其大小反映V x ， y 中的边缘状况。 是我认为在图像处理中比较有价值的两点，有兴趣的可网查阅相关的资料。
【参考文献】
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[5] 周妮娜、王敏、黄心汉、吕雪峰、万国红.车牌字符识别的预处理算法.计算机工程与应用，2003(15)
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[12] 马俊莉、莫玉龙、王明祥.一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法.小型微型计算机系统Vol.23.No.2
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道闸系统车牌是怎么识别的
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优质回答车牌号码识别简称车牌识别，也称作车牌号识别或车辆牌照识别或车辆号牌识别，是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，即从图像信息中将车牌号码提取并识别出来。
车牌号码识别的原理大致分为图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别四大模块，再用软件编程来实现每一个部分，最后识别出牌照，输出车牌号码等相关信息。
所有环境相机安装位置，都以车在相机4-6米之间，车牌宽度大小在120-160之间。车牌在相机中显示为平行状态。
1、标准车道无弯角时确定车牌识别区在4-5米区间段内。
2、弯角过大时需要判断角度时，判断车牌的平行度，判断车牌转正之后车牌识别的最佳识别距离为4-5米。
3、平行角度不能大于15度；斜面角度不能大于45度。
4、路面单个宽度不能超过4.5米。
5、现场环境注意雨水井盖及防护栏。
6、车牌识别的方向及位置尽量避开类似的物件。
非标环境下车牌识别安装位置的判定如下。
1、对于左转车道摄像机安装在行驶方向的右侧。
2、对于右转车道摄像机安装在行驶方向的左侧。
3、对于左右转行驶方向车道，左右需各安装一台摄像机。
4、相机需安装于外弯，确保车牌平行度。
一套标准的车牌识别系统有服务器、管理电脑、出入口识别相机、显示一体机、出入口道闸、软件加密狗组成。可实现图像对比、自动收费、固定车自动进出等功能。
（图/文/摄： 问答叫兽） 奔驰S级 问界M5 理想ONE 别克GL8 小鹏P5 小鹏汽车P7 @2019
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输入车牌号键盘是怎么操作的
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具体步骤如下：
1、准备一台电脑，在电脑上面登录智能车牌识别管理系统，账号一定要财务才会有权限录入车牌进去。
2、在首页找到车牌管理，点击进去。
3、然后再点击左上角的发行车牌。
4、登录车主的信息以及车牌号码、时间要填写上去。
5、填完相关信息后点击保存即可。
现在的智能道闸大多搭载有车牌识别系统，可以自动识别车辆放行或收费，非常实用，安装好道闸车牌识别系统后，还需要对其进行调试。
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车牌识别SDK
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打开慧号通车牌识别软件—点击相机图标—将车牌对准取景框——即可快速准确识别出车牌号码（需集成到您的APP里）
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车牌识别程序python
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优质回答汽车牌照自动识别技术是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别.其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。
一、车牌识别技术流程剖解
车牌识别作为交通监控的核心技术，应用在多项子系统中，如闯红灯监测系统、超速监测系统、逆行监测系统、禁行监测系统、公交车道监测系统、非机动车道行车监测系统、压双黄线监测系统、紧急停车带行车监测系统、移动式车辆稽查系统等等。智能化多媒体网络车牌识别系统广泛应用在过往车辆自动登记、验证，公路收费，车辆安全核查，小区、停车场管理等方面。
系统采用视频实时触发方式进行检测抓拍，能够自动侦测、准确识别及验证行驶或停泊中车辆的整车车牌号码。可对已抓拍图像与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，系统能在本地机和中心机上及时报警。系统采用先进的模糊图像处理技术，通过程序能很好的实现对于车牌的整体倾斜、车牌的文字倾斜、车牌的污损和模糊等的处理，将人眼都很难辨别的车牌号识别出来。
优位停车车牌识别的流程可分为车牌定位、车牌预处理、字符分割和字符识别四个步骤。
二、系统实现功能和技术特点
准确识别不同地区及各种类型的车牌号码。
采用图像自动触发方式，不需要其他外在触发机制。
自动完成车辆记数，车流量统计。
对已抓拍图像能与数据库资料及时进行比对，当发现应拦截车辆时，在本地机和中心机上及时。
内置的数据库管理软件能存储、搜索及整理车辆资料，能自动备份数据并完成统计报告。
在网络的环境下实现各地的数据同步，可实时监控前端系统的运行状况。
对运动在180公里/小时以下的汽车车牌进行自动识别。
在良好光照条件下，车牌识别率不低于96%，在阴雨天、夜间人工光照条件下，车牌识别率不低于90%。系统能够识别的车牌类型包括：普通民用汽车车牌、军用汽车车牌(含武警车牌)、警用汽车车牌系统能够识别车辆类型，绘制出车辆的三维图像。
抓拍图像的时间小于0.03秒，识别图像的时间小于0.2秒。
系统适应全天候条件下工作。
三、停车场车牌识别应用
一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。
（一）车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
具备视频车辆检测功能的牌照识别系统，首先对视频信号中的一帧(场)的信号进行图像采集，数字化，得到对应的数字图像；然后对其进行分析，判断其中是否有车辆；若认为有车辆通行，则进入到下一步进行牌照识别；否则继续采集视频信号，进行处理。
系统进行视频车辆检测，需要具备很高的处理并采用优秀的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理慢，则导致丢帧，使系统无法正确检测到行驶较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度。
（二）牌照号码、颜色识别
为了进行牌照识别，需要以下几个基本的步骤：
牌照定位，定位图片中的牌照位置；
牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；
牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，最终组成牌照号码。
牌照识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，可能在上述不同步骤实现，通常与牌照识别互相配合、互相验证。
1、牌照定位
自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，最后选定一个最佳的区域作为牌照区域，并将其从图象中分割出来。
2、牌照字符分割
完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。字符分割一般采用垂直投影法。由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部最小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。
3、牌照字符识别
字符识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，最后选最佳匹配作为结果。基于人工神经元网络的算法有两种：一种是先对待识别字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把待处理图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
实际应用中，牌照识别系统的识别率与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄亮度、车辆等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了牌照识别的识别率，也正是牌照识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断的完善识别算法，还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像最利于识别。
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车牌识别系统怎么添加车辆
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优质回答 现在的小区停车场基本上都是在使用车牌识别系统，使用了车牌识别系统后，就不用保安来值班，为停车场有效地节省了成本，并且车牌识别系统也可以防止小区以外的车辆进出小区。
小区的车牌识别录入步骤:
1、准备一台电脑，在电脑上面登录智能车牌识别管理系统，账号一定要财务才会有权限录入车牌进去;
2、在首页找到车牌管理，点击进去;
3、点击左上角的发行车牌;
4、登录车主的信息以及车牌号码、时间，如果车主有两辆车，只租了一个车位的话，就要把另一个车牌号也要填写上去;
5、填完相关信息后点击保存即可。
车牌识别系统添加车辆教程:
1、在手机下载并且安装车牌识别app;
2、打开车牌识别app，在首页找到开始离线识别并点击;
3、把车辆车牌放在窗框里面，然后点击中下方的拍摄;
4、拍摄完之后在历史界面可以看到该车辆，那就说明车牌识别系统添加车辆完成了。
由于车牌识别系统无人值守，就会有些人为了省停车费，找到车牌识别系统的漏洞，并且破解它。破解方法就是选择该停车场可以正常进出的车辆，就是已经交过停车费并且登记的车辆，然后用手机把该车辆的车牌号进行拍照，把手机拍摄的照片在识别系统的摄像头那里摇晃几下就可以，停车场的道闸杆就会自动开启了。
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