車牌的底色檢測

車牌顏色不是單一的，所以在識別的過程中我們還需要對車牌的顏色予以區(qū)分。通過我們對車輛車牌的研究發(fā)現(xiàn)，車牌的底色一般為藍色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識別了，因此，我們需要對車牌的顏色予以區(qū)分。開始是車牌識別系統(tǒng)的識別率，一個車牌識別系統(tǒng)是否實用，其重要的指標是識別率。本設(shè)計采用的是RGB 模型檢測方法，具體的方法就是將檢測得到的像素點與 RGB 模型進行比對，就可以得出車牌的顏色。

車牌的組成在我國都是一樣的，由各地的省會簡稱、24 個英文字母以及10個阿拉伯數(shù)字組成的。本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分割的字符進行識別。字符識別的方法有很多，本文采用識別方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)造一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分割的字符進行識別。對于車牌本身是一連串的字符，不容易識別，因此，首先需要對字符進行分割，將一連串的字符分割成一個一個的字符。字符識別中對特征值的選取是非常重要的，特征值選取的好壞直接關(guān)系到識別的準確度。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。內(nèi)部車可以實現(xiàn)不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復(fù)雜程序。車牌識別機的關(guān)鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。公司將從“需求管理”的概念出發(fā)，推出“車牌識別道路綜合機器系統(tǒng)”。但是，隨著技術(shù)的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術(shù)，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居行業(yè)之首。

智能車輛管理系統(tǒng)由兩個模塊組成：進出口渠道管理和車輛調(diào)度管理。它采用車牌識別，IC卡識別，RFID等技術(shù)，對車輛和車輛鑰匙進行現(xiàn)場管理，重點關(guān)注內(nèi)部車輛和未經(jīng)許可的車輛管理。很難等待這個問題。但是因為攝像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度不夠，也因為處理圖像的技術(shù)也不夠完善，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。進出口渠道管理，主要在營地門口安裝雙向車牌識別攝像頭和閘門升降設(shè)備，配合定點一體機控制三種車輛的出入口，使用車牌識別技術(shù)訪問內(nèi)部車輛和居民車輛。自動登記，授權(quán)發(fā)布，內(nèi)部未經(jīng)許可的車輛使用刷子釋放，外國游客到車牌識別后，攜帶證件到窗口進行登記。