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人工神经网络技术，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。
开车的朋友都知道，我们无论去停车场还是上下高速，只要有摄像头和栏杆的地方，基本上都需要识别你的车牌。我们普通人无需去了解车牌的识别过程，但还是有很多网友想了解自己的车牌是如何被识别的。
摄像头不停地拍照，交给系统去判断。原理很简单，因为没有车辆时，拍的照片是固定的。撑死了也就白天一幅图、晚上一幅图、下雨一幅图、阴天一幅图等。有了基础的图，就可以区分有车辆进入地图了。有人说这样的容错率也太低了，很容易出错。是的，这的确容易出错，所以软件端做了进一步的技术深入：车辆轮廓识别。车辆轮廓识别与车牌识别的轮廓识别原理是一样的，可以参考下面车牌轮廓识别部分。
| 主营行业：电动门 |
| 公司主营：电动门,道闸,护栏,车辆识别 |
| 主营地区：山东省聊城市 |
| 企业类型：股份有限公司 |
| 公司成立时间：2021-12-28 |
| 经营模式：贸易型 |
| 公司邮编：252000 |
| 公司电话：0635-7029949 |
