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一個車牌識別系統的后臺管理體系，決定了這個車牌識別系統是否好用。清楚地認識到重要的一點是識別率達到是不可能的，因為車牌照污損、模糊、遮擋，或者天氣也許很糟（下雪﹑冰雹﹑大霧等等）。
車牌字符切割在上一步中，我們成功找到了車牌，并把它從原圖（不是二值化的圖）截取出來了。對截取的車牌圖片進行上一步的灰度化、二值化、降噪處理，尤其是邊緣降噪。如果降噪后，干擾的噪聲還是比較大，可以采取腐蝕、膨脹算法來模糊噪聲。如果降噪后的車牌圖片有傾斜現象，就需要對圖片做錯切變換（就是傾斜角度調整）。我們知道，有些車牌是上下結構的，這很容易通過對二值化的圖片做像素掃描來檢測上下兩部分是否中間不粘連，如果不粘連，那就是上下結構車牌。如果不是上下結構，那就是單行結構的新車牌。
車牌識別一體機識別模式的種類及優勢都有哪些？下面小編就給大家介紹一下。1、地感抓拍形式優勢：車輛觸發率高，幾乎不會漏車，能夠辨認無牌車，穩定性好，經過地感給相機開關量信號進行拍照辨認，辨認形式簡略易懂，下風：地感辨認速度較慢（能夠經過調整辨認區域提升辨認速度），而且需求施工破路，有施工本錢，對客戶性要求較高，假如客戶而且對抓拍率要求很高，能夠引薦抓怕形式。2、視頻辨認形式優勢：不必切線圈，沒有施工本錢，性要求低，簡略易操作，辨認速度快，假如客戶專注于途徑形式，或者現場沒有條件切地感，視頻辨認。下風:目前版本不能檢測無車牌（新版本能夠），偶爾會有漏車，這也是職業難題，我們目前也在著手處理。（過去單通道出入口為了判別方向需求切4個線圈，現在視頻辨認能夠判別車頭或者車尾，節省了不少施工本錢）
3、視頻+地感形式優勢:辨認速度快，能夠到300ms左右，能夠檢測無牌車，假如現場有無牌車，而且后邊有跟車現象，需求把輸出區域調低，假如不考慮無牌車，辨認區域和輸出區域能夠重合，地感線圈在輸出區域里。下風：地感需求施工，有性要求搜索。
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