合肥进军|自动识别(图)-停车场车牌识别-合肥车牌识别

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。基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的所有白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1.

一个车牌识别系统是否实用，的指标是识别率。国际交通技术作过专门的识别率指标论述，合肥车牌识别，要求是24小时全天候全牌正确识别率95%以上。为了测试一个车牌识别系统识别率，停车场车牌识别，需要将该系统安装在一个实际应用环境中，全天候运行24小时以上，采集至少1000辆自然车流通行时的牌照进行识别，并且需要将牌照图像和识别结果存储下来，以便调取查看。然后，车牌识别系统报价，还需要得到实际通过的车辆图像以及正确的人工识别结果。

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*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，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。