车牌识别摄像机的特点: 一体式:车牌识别高清摄像机内部集成了所需的硬件和软件，不需的设备即可完成其功能。一体化的结构形车牌识别高清摄像机增加了系统的的适应性、稳定性,方便?安装、 调试及维护。 嵌入式:车牌识别高清摄像机内部将所有算法固化在硬件之中,因此可以脱离计算机实现立工作，得到了更广用空间。 开发灵活:提供灵活的sdk开发接口、客户只需简单开发即可实现完整的系统应用 自动增益:照度很低时可自动增加摄像机的灵敏度，增强图像信号输出，从而获得清晰明亮的图像。 3d降噪:能够降低图片的噪点，从而获得平滑、清晰的画面。
车牌识别软件原理 车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下: 图像采集; 通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。 定位: 定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。
定位算法的好坏，由检出率来评估，目前市面上的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。其核心是利用区域的纹理特性，进行定位，常用的检测算法包括:利用梯度信 息投影统计;利用小波变换作分割;区域扫描连线算法;利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的区域是一个难点。 字符分割: 在图像中定位出区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进- -步定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。 字符识别: 对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有网络，SVM等。
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