该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后,停车场车牌识别系统供应商,会用数字字符的方法输送得出的信息,这样不仅存储空间少,而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛,它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的,这对交通发展领域有深远的影响。
文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究,濮阳停车场车牌识别系统,摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究,对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究,在识别上取得了良好效果。
车牌的组成在我国都是一样的,由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。本文采用识别方法是神经网络,通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别的方法有很多,智能停车场车牌识别系统,本文采用识别方法是神经网络,通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的,特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。
车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向,它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别,从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看,该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。