在日常录入违规号牌信息中发现车辆号牌信息与系统显示的车牌信息不符时，小区车牌识别系统报价，通过核查车辆信息后，把有违反交通法规的车辆信息录入指挥中心的黑名单报告系统。
此车在辖区内行驶时，号牌会被系统自动识别报告。

车牌自动识别系统的使用，张家口小区车牌识别系统，不仅让违规交通法规的车辆无处躲藏，还大大提高了工作的规范性和效率，也为进一步开展道路交通管理工作打下了良好的基础。

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，组成牌照号码。

车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，小区车牌识别系统软件，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。

1) 牌照定位

自然环境下，汽车图像背景复杂、光照不均匀，如何在自然背景中准确地确定牌照区域是整个识别过程的关键。
首先对采集到的视频图像进行大范围相关搜索，找到符合汽车牌照特征的若干区域作为候选区，然后对这些侯选区域做进一步分析、评判，小区车牌识别系统公司，选定一个较佳的区域作为牌照区域，并将其从图像中分离出来。

2) 牌照字符分割

完成牌照区域的定位后，再将牌照区域分割成单个字符，然后进行识别。
字符分割一般采用垂直投影法。
由于字符在垂直方向上的投影必然在字符间或字符内的间隙处取得局部较小值的附近，并且这个位置应满足牌照的字符书写格式、字符、尺寸限制和一些其他条件。
利用垂直投影法对复杂环境下的汽车图像中的字符分割有较好的效果。

3) 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，选择较佳匹配作为结果。
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，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。

车牌识别系统的识别率现在的所提升了 基本上能达到99.58%了。

车牌识别系统识别率低也有可能是硬件安装的位置需要做些调整，晚上的识别率这点火眼臻睛的车牌识别系统做得还不错，加个补光灯做铺做。

你用的是软件识别个人觉得不如车牌识别一体机的稳定性来得高。
晚上光线昏暗，照度低，需要有灯光设备进行补光才能保证识别的准确率。
火眼臻睛内置智能补光灯，可以免除额外的补光设备部署，星光级成像使强低照度与宽动态相兼容，不仅是晚上，在强逆光、阴阳光线场景下都有非常好的稳定表现 。

北京泰利德科技公司-小区车牌识别系统软件由北京泰利德科技有限责任公司提供。
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