河南濮阳车牌识别-濮阳正大电动伸缩门业

车牌的组成在我国都是一样的，由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别的方法有很多，本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。

车牌校正

车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，大宗物流车牌识别对接系统，车牌校正是必须的。车牌校正是利用车牌区域的矩形序列分布同组成车牌号的字母、数字位置的分布基本一致的特征，智能车牌识别，找到了矩形序列中矩形左上角像素点排列的近似斜率，从而找出车牌区域的偏转角度，完成车牌图像区域的校正。通过规范车辆档案登记，消除非社区业主和租户车辆登记，改善社区地面停车秩序系统投入使用前后的使用。

该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，物流车牌识别对接系统，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，河南濮阳车牌识别，这对交通发展领域有深远的影响。新系统投入运行后，所有进出社区楼层和地下停车场的车辆将由系统自动识别打开大门，司机不需要刷ka就打开门。

文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。