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车牌识别程序怎么把指定区域拿出来
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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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怎么注册车牌识别系统
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优质回答道尔智控车牌识别停车场系统是目前使用较多的一款车辆管理设备，它不受适用场合的限制，通行快，当车辆通过停车场进出口时，车牌识别系统会对车辆的车牌号进行扫描，然后把信息上传到数据库，出场时对车牌号进行扫描，和进场时比对，车辆就可出场。
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车牌识别自动抬杆系统
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优质回答所谓自动车牌识别系统是：当车辆进出小区或者商场时候，能够自动识别车牌，车辆可以自动放行的系统，叫自动车牌识别系统。
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车牌识别系统遥控器
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车牌识别系统是 以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，车牌识别系统不光在停车场有应用，在交通领域的作用更是非常的大，可以说是智能交通系统的重要组成部分，是高 科技的公路交通监控管理系统的主要功能模块之一。它可以广泛应用于交通的流量检测，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。
车牌识别系统不光可以用在停车场等场所，还可以装在道路上，还可以识别道路上行驶的被盗车辆，当然这需要警方建立起一个被盗车辆数据库，再把这个数据库连 接到监控系统上来，一旦监控到被盗车辆可以第一时间通知警方，为警方的侦破工作提供帮助，这一系统在车辆安全防盗领域，也具有广阔的应用前景。基于它的作 用，以及现在各种停车场和交通领域存在的各种问题，比如随着城市人口的增加，车辆也必然会增加，那么带来的问题也会随之增加，而这些问题有的仅仅靠人力来 解决是不可能的，所以车牌自动识别系统被越来越普遍的使用，是与社会的发展和人们的生活需求息息相关的。
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车牌识别怎么设置显示剩余车位
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优质回答停车场的车牌录入显示车主通过h5页面手动添加意思是手动录入车牌
录入车牌是很简单的，车牌识别系统都需要配合电脑使用，打开录入界面后在车牌信息一栏输入车牌号码就可以了。有些车牌识别系统是不需要录入车牌前面的汉字的，有些车牌识别系统需要将车牌前面的汉字录入。
很多商场的地下停车场都在使用车牌识别系统，有了这种系统后不需要人值班，这种系统可以替代一到两个保安。
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车牌识别系统停车场管理系统
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优质回答车牌识别系统停车管理系统和原有停车场系统设备组成基本一样，智能道闸、道闸控制机（票箱）、地感线圈、车辆检测器、电子显示屏、岗亭、监控摄像机、停车场管理电脑组成。以车牌号码作为进出凭证，提高车辆停放安全，解决收费漏洞；省去卡片管理工作，免去用户忘带卡的问题。爱普世停车服务作为专业的运营管理公司，有成功地使用案例，小区，医院，商场等。方便快捷，便于管理。
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车库车牌自动识别系统推荐
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优质回答当车辆进入社区时，自动车牌识别算法将自动捕获车辆照片并识别车牌号。记录车牌号，颜色，车牌等特征数据和入场时间信息，使车辆可以顺利进出停车场，也可以为用户提供新型便捷的服务方式。
车牌识别系统使用自动车牌识别算法、或视频流的地面感应触发器来捕获车辆并识别车牌。
在现代停车场管理中，它涉及管理的许多方面。其中，车辆管理是重要方面之一。特别是一些特殊停车场、政府机构、社区等地，它们需要实时对各种车辆进行严格的管理，需要严格监控其出入时间，并对其内部和外部移动电话登记并识别所有类型的车辆。
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车牌识别的停车场系统怎么用
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优质回答北京中全清茂汲取了国外及目前车牌识别算法的精华，
并在此基础上作了优化和改进，
使得定位及识别的及准确性得到了很大的提升。
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车牌识别系统的组成和功能
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优质回答车牌识别系统的种类很多，以停车场出入口车牌识别系统为例，一般包括：摄像机、道闸、管理软件、led屏、票箱等等，
车牌识别功能在该系统中可能有如下实现方式：嵌入在了管理软件中，集成到了摄像机中，或者用了一个嵌入式硬件设备，不同
的实现方式，又会影响到系统集成。其它在停车场的车牌识别系统，还包括车位引导系统、反向寻车系统等。该系统的核心当然
是“车牌识别”。衡量车牌识别系统价值的最核心指标就是识别率，国内做得好的不多，只有火眼臻睛等少数几家。现在国内
很大一份系统，都是用他们的核心技术。要更清楚地了解沟通，需要了解更过应用在不同领域的车牌识别系统。
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