车牌识别系统服务为先「合肥新高」

车牌识别技术五大特点：1。车牌识别支持牌照全，囊括蓝牌、黄牌（双）、军1牌（双）、警牌、农用车牌、教练车牌、大使1馆等各种规格牌照。2。车牌识别识别速度快，极1致优化的车牌定位和识别算法。3。车牌识别整牌识别率高，尤其汉字识别摇摇领1先同类产品。4。车牌识别车牌宽度要求低，车牌宽度50个像素，都不影响识别。5。车牌识别纯C代码编写。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学习，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有1大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是1小错误率意义上的优化。

为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1)牌照定位，定位图片中的牌照位置；2)牌照字符分割，把牌照中的字符分割出来；3)牌照字符识别，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假2牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。