车辆识别系统程序-武汉车辆识别系统-缪氏名门控制设备：

采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，车辆识别系统生产商，字符分割，光学字符识别，输出识别结果5个步骤。车辆图像的采集方式决定了车牌识别的技术路线。国际ITS通行的两条主流技术路线是自然光和红外光图像采集识别。自然光和红外光不会对人体产生不良的心理影响，也不会对环境产生新的电子污染，属于绿色环保技术。

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牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择l佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，车辆识别系统厂家，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。

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人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些国家开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地运用了BAM神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，BAM神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，武汉车辆识别系统，每一个字符模板对应着唯l一个BAM矩阵，通过与车牌上的字符比较，识别出正确的车牌号码。

这种采用BAM神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。

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