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山西停车场系统供应商-支持无牌车
车牌识别系统通过对车牌号的识别抓拍来进行车辆的管理，为用户提供了一种崭新的服务模式，给人们停车带来一种新的体验。
在实际中，已将二十四比特真彩像转换为八比特灰像，即用一个字节表示一个像素点，而一个字则表示256个灰度值，这对于提取字符特征仍然有困难，还需进一步将其转换为黑白两像，这种转换过程称为二值转换。常规车牌图像二值化方法是将单个像素灰度值与一个经验值(通常称为阈值)进行比较，如果该值小于阈值，灰度值取0(即黑色)，否则为255(即白色).通常根据车牌灰像直方图得出小和大灰度值，然后将阈值作为小和大灰度值的平均值，再通过这两个区域的灰度值迭代出佳阈值，此方法的具体步骤见参考文献[2]P466-469页。但是实际的二值化需要划分，否则会形成笔画的断口、粗化等。
该方法利用从大量车牌样本中提取的特征，将弱分类器训练成一个强大的分类器，以确定车牌区域。但是实时道路环境背景复杂，无法完全清晰地将相似的矩形道路设施识别为车牌，因此在机器学习X域，X地排除，提高车牌识别的准确率，提高识别速度，一直是机器学习X域的一个难点。
山西停车场系统参考案例
车牌识别系统已在城市得到推广应用，也为停车、出行提供了便利。伴随着人民生活水平的不断提高，在一些小县城里，汽车也成为了人们生活中的代步工具，基本上每个家庭都有一辆车，停车问题由此产生，那么，车牌识别系统在小县城的应用前景如何？根据统计，大多数县城的停车位都没有划线，停车位规划不合理，智能车牌识别系统设备比较落后，甚至连智能车牌识别系统都几乎看不到，因此很容易出现停车扎堆、停车不规范、停车难、停车难等问题。
设计目标：车牌识别系统是图像处理和模式识别技术的一个研究热点，应用也越来越广泛。汽车牌照识别主要包括车牌、车牌字符分割、车牌字符识别三大部分。近几年来，许多学者对此进行了深入的研究和探讨，提出了基于纹理特征、颜色信息以及运用数学工具的车牌方法，以及基于投影分析、连通域分析的字符分割方法以及模板匹配、神经网络等的字符识别方法。针对国内外车牌识别的特点，在总结国内外车牌识别方法的基础上，利用现有方法的X势，结合数学工具，提高车牌识别的速度和精度。
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