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技术指标
从技术上评价一个车牌识别系统，有三个指标，即识别率、识别速度和后台管理系统。当然，前提是系统要能够稳定可靠的运行。
后台管理
一个车牌识别系统的后台管理体系，决定了这个车牌识别系统是否好用。清楚地认识到重要的一点是识别率达到是不可能的，因为照污损、模糊、遮挡，或者天气也许很糟（下雪﹑冰雹﹑大雾等等）
车牌识别产品性能优势：
1、优化的嵌入式算法：综合识别率99.5%。
2、视频流识别优化处理：程度的识别准确度。
3、的成像自动控制：自动跟踪光线变化，有效抑制顺光和逆光；夜间抑制汽车大灯补光灯基于图像分析算法进行控制，避免了传统基于光敏电阻补光的不稳定性。
4、可以脱机运行。
5、产品稳定：的硬件架构和稳定的算法
车牌识别模块技术参数
①、视频触发捕获率：
区域内对5km/h～160km/h行驶的车辆图像捕获率达99%以上。
②、车辆号牌识别准确率：
白天车辆号牌识别准确率大于95%；夜间车牌识别准确率90%以上。
③、捕获类型：
可识别港澳车内地牌照；车辆等牌号。如出现新型车辆牌号，系统建设单位应免费升级软件。
⑤、颜色识别
系统对彩色（要求颜色）及黑白的颜色（不要求颜色）均能有效的识别。
⑥、升级
车牌识别模块可以动态地添加一些新的汉字，以提高程序的健壮及包容性，并且可以通过后台服务器进行升级。
车牌识别系统的工作原理是怎么样呢？
近年来随着社会的发展、汽车数量逞几何倍增，对于交通的管理、车辆的停车管理还有收费的管理要求也随着汽车数量的增加而要求更高。
作为全新技术算法识别的一种模式，在智能化的交通领域可以得到广泛的应用。
完整的车牌识别系统它包括：图像抓拍、车牌识别、车辆检测、数据传输等几局部组成。车牌识别系统也包括字符算法、定位算法、和光学字符算法等。当车辆检测局部信息时触发图像采集单元进行采集。系统的采集单元会自动的对图像影像进行预处理，完够定位出车辆的位置，然而再把识别出来的字符进行分割再进行对比，然而组成号的输出。能识别输出步骤通常会有以下几点：
车辆检测：可采用地线圈检测、检测技术、红外检测、视频检测等多种方式感知车辆的经过，而且还触发摄像机对车辆进行抓拍采集。
图像采集：经过摄像抓拍主机对通行车辆实时采集、不连续记载。
预处置：自动曝光、自动白均衡、噪声过滤以及边缘加强、伽马校正、比照度调整等。
定位：在经过图像预处置之后对图像进行行列扫描确定区域位置。
字符的分割：在图像中定位出车辆的所在区域后，经过第二值化和灰度化的处理能够准确定位到字符区域，然后依据字符尺寸特征来进行字符分割。
字符辨认：对分割后的字符缩放、特征提取，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别。
结果输出：将辨认的结果以文本格式输出。
一个完整的车牌识别系统应包括车辆检测、图像采集、车牌识别等几部分(如图1所示)。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。车牌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。
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