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選擇匹配作為結(jié)果。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結(jié)果。實際應(yīng)用中，車牌識別系統(tǒng)的識別率還與牌照質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。然后根據(jù)漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態(tài)規(guī)劃法，求出與標準模式鏈碼的小距離，實現(xiàn)細分米完成漢字省名的自動識別。牌照質(zhì)量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、等等；

紅外光路線是指利用反光和紅外光的光學特性，用紅外攝像機采ji車輛灰度圖像，由于紅外特性，車輛圖像上幾乎只能看見車牌，然后用黑白圖像處理方法識別車牌。950nm的紅外照明裝置可抓拍到很好的反光車牌照圖像。在其實際應(yīng)用中，最為關(guān)鍵的問題是字符特征的選擇，如果特征選擇不具有很好的區(qū)分度，不僅特征維數(shù)較大而且還很難獲得較好的識別效果。因紅外光是不可見光，它不會對駕駛員產(chǎn)生視覺影響。另外，紅外照明裝置提供的是不變的光，所抓拍的圖像都是一樣的，不論是在一天中明亮的時候，還是在一天中暗的時候。

車牌識別一體機（又名車牌識別一體化攝像機）。當貨車進入地磅后，由于車輛已經(jīng)在系統(tǒng)有了毛重(與車牌號對應(yīng))，通過車牌識別一體機，自動識別貨車車牌號碼，系統(tǒng)會自動調(diào)出該車輛毛重，可以計算貨物重量，免去很多人工麻煩，也避免了企業(yè)由于車輛毛重不準確導(dǎo)致的貨物資產(chǎn)流失現(xiàn)象。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。車牌識別系統(tǒng)針對這些基礎(chǔ)的算法有了更進一步，深層次的運用。

車牌識別算法是車牌識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對圖像進行采ji，然后從車牌紋理出發(fā)，應(yīng)用分開理論建立基于有向分形參數(shù)的車牌定位預(yù)處理模型，結(jié)合投影法提取車牌區(qū)域，再將字符進行分割和識別，后輸出結(jié)果。車牌定位的方法多種多樣,歸納起來主要有利用梯度信息投影統(tǒng)計；機動車輛駕駛紀錄數(shù)據(jù)庫記錄有VIN的相關(guān)信息，比如車輛的檢查時間、所有權(quán)變更時間以及是否涉及嚴重的撞車、翻車或水淹等事故。利用小波變換作分割；車牌區(qū)域掃描連線算法；利用區(qū)域特性訓練分類器的方法等。