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车牌辨认是基于图像分割和图像辨认理论，对含有车辆号牌的图像停止剖析处置， 从而肯定牌照在图像中的位置，并进一步提取和辨认出文本字符。
图像采集： 经过高清摄像抓拍主机对卡口过车或车辆违章行为停止实时、不连续记载、采集。
预处置： 图片质量是影响车辆辨认率上下的关键要素，因而，需求对高清摄像抓拍主机采集到的原始图像停止噪声过滤、自动白均衡、自动曝光以及伽马校正、边缘加强、比照度调整等处置。
车牌定位： 车牌定位的准确与否直接决议后面的字符分割和辨认效果，是影响整个车牌辨认率的重要要素。其是纹理特征剖析定位算法，在经过图像预处置之后的灰度图像上停止行列扫描，经过行扫描肯定在列方向上含有车牌线段的候选区域，肯定该区域的起始行坐标和高度，然后对该区域停止列扫描肯定其列坐标和宽度，由此肯定一个车牌区域。经过这样的算法能够对图像中的一切车牌完成定位。
字符分割： 在图像中定位出车牌区域后，经过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处置，进一步准确定位字符区域，然后依据字符尺寸特征提出动态模板法停止字符分割，并将字符大小停止归一化处置。
字符辨认： 对分割后的字符停止缩放、特征提取，取得特定字符的表达方式，然后经过分类判别函数和分类规则，与字符数据库模板中的规范字符表达方式停止匹配判别，就能够辨认出输入的字符图像。
结果输出：将车牌辨认的结果以文本格式输出。
无人智能系统开发及应用市场刚刚起步，竞争相对较小，全国开发此类系统的企业，诸多都处于模拟开发阶段，项目行业科技壁垒还未呈现，易泊时期科技针对软硬件开发投入的资本、人力都让易泊时期的无人超市、自动车牌辨认、一卡通等这些无人系统遥遥抢先。
OCR车牌辨认是我公司自主研发的车牌辨认SDK，在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、挪动警务系统等多种行业都已完成胜利运用。车牌辨认SDK采用清华OCR技术，交融了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符辨认等算法，使该系统具有辨认效率高、速度快、顺应性强、运用便当等优势，技术处于国际先进程度，在相关行业范畴得到用户的普遍好评。
车牌辨认SDK目前可应用于Windows、Linux、ARM、DSP、ADI、WIN CE、Android等多种平台，是如今国内市场上支持平台品种多的车牌辨认SDK。
车牌辨认SDK支持图片和视频流两种辨认形式，可用于多种场景，顺应性很强。
车牌辨认系统
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