晋中高清车牌识别一体机本地安装-大角度识别
智能车牌识别系统凭借着其安装便捷、操作简单、无人值守等特点，可集黑白名单管理、智能收费管理于一体在传统停车场使用率逐渐上升。
智能停车场系统满足了各方的需求，包括车主(月租车、临时停车)、停车场管理方、集团用户等。ETC停车不仅能有效方便月租车车主通行停车场的便捷，提高用户体验感和服务质量，临时车车主所需的收费透明及多种收费方式，有助于停车场管理方提高管理停车场效率、减少人工成本的投入和***小区车辆安全和自动化停车场管理模式的同时，也有助于集团用户提升停车场的形象、收费漏洞和减少交通费用。
        在这些噪声源中，图像平滑的目的是为了降低噪声，通常采用空域内的领域平均法来降低噪声，而在空域内，由于噪声频谱多在高频段，所以这些方法都采用了各种形式的低通滤波器来降低噪声。空域是指直接对图像像素灰度值进行变换后替换，频率域是对图像像素值进行反变换，如傅立叶变换等。在实际中，通常采用像素点的平均运算和周围像素点的运算来去除突变像素点，从而滤掉一些噪声，当然如果使用了不合适的图像平滑算法，也会带来图像模糊。对于公路实际行驶的车辆，车牌在图像中经常会出现非水平状态，如摄像机不在车道正，车牌悬挂水平不平直，车辆突然变道行驶等，都会使到的车牌图像需要倾斜校正。因为牌照的上下两条平行线都是很明显的平行线，通常都会利用HOUGH变换，检测出这两条直线的倾角，或者利用特征投影检测车牌的倾角，然后对车牌图像进行水平校正。灰色校正也是一种***图像增强方法，一般采用直方图修正法使图像达到所需的灰度分布.水平方向为像素灰度值，竖直方向为出现多少像素值，根据灰度直方图直方图调整图像像素值的分布范围，确保图像亮度值均匀平滑。
        神经网络算法主要有两种：一种是先对待识别的字符进行特征提取，然后利用得到的特征对神经网络分类器进行训练；另一种方法是将待处理的图像直接输入网络，通过网络自动实现特征提取，直至识别出结果。前者的识别结果涉及到特征提取，而特征提取则耗时较长，因此特征提取是关键。作者认为，目前基于我国车牌特点的模板匹配算法识别速度更快。
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