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车牌识别技术实现方式
车牌识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，c# 车牌识别，并进一步提取和识别出文本字符。
识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的快慢取决于字符识别，字符的识别目前的主要应用技术为比对识别样本库，停车场系统 车牌识别，即将所有的字符建立样本库，jvc车牌识别，字符提取后通过比对样本库实现字符的判断，识别过程中将产生可信度、倾斜度等中间结果值;另一种是基于字符结构知识的字符识别技术，更加有效的提高识别速率和准确率，适应性较强。
车牌识别系统实现的方式主要分为两种：一种是静态图像图片的识别，另一种是动态视频流的实时识别。静态图像识别技术的识别有效率较大程度上受限于图像的抓拍质量，为单帧图像识别，目前市场产品识别速度平均为200毫秒;而动态视频流的识别技术适应性较强，识别速度快，它实现了对视频每一帧图像进行识别，增加识别比对次数，择优选取车牌号，关键在于较少的受到单帧图像质量的影响，目前市场产品识别较好的时间为10毫秒。
车牌识别停车场系统在县城的应用
在一线城市，由于交通发展较快，车牌识别停车场系统很早就被普遍的使用，人们停车有序，但是随着人们生活水平的提高，在一些小城市中，汽车也成为人们生活中的代步工具，但是停车问题油然而生，邯郸车牌识别，下面我们就来了解一下停车场系统在一些小城市中的使用情况.
而大部分小县城停车位没有划线，停车位规划不合理，智能车牌识别停车场管理系统设备落后，很容易出现停车扎堆现象.我们发现现在家里交通拥堵、乱停车现象一点都不比城市少.由于一二线城市发展速度较快，无论是一些商场、旅游景区、酒店、小区等停车场都已经安装了智能化的停车场设备，让人们从停车、找车位、寻车、缴费等体验一站式服务.
但是在小县城停车我们却遇到了各种各样的停车问题，比如进入停车场我们有时能排一个小时甚至更长时间的队，另外由于很多停车场不带剩余车位显示功能，进入停车场找不到车位是一件很正常的事情;更有甚者，由于停车场设备老旧， 取卡速度和抬杆速度较慢，为了增加收益，很多停车场开始采用人工管理，这样一来人们停车时间模糊，缴费无记录和凭证.
另外一些管理人员在路边临时增加停车位，车主停车安全无保障，经常出现剐蹭现象，由于是临时停车位，我们又无法第yi 时间找到事故责任人.由此看来，小县城停车场在管理上还需加强，设备在功能上还需引进一些智能化、无人化的车牌识别停车场系统.
智能车牌识别停车场系统能否快速渗透至中小城市，是对各个企业的市场推广能力的考验，同时设备的稳定性和功能的先进性也是各个企业发展的根本，也是对其适应变通能力提出更高的要求. 
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