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車(che)牌(pai)識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)系統(tong)(tong)是(shi)一(yi)種(zhong)基(ji)于圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)處理和(he)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)技術的自動(dong)化(hua)(hua)系統(tong)(tong)，用于從車(che)輛的動(dong)態或靜態圖(tu)(tu)片中提取(qu)(qu)(qu)并識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)車(che)牌(pai)號碼。該系統(tong)(tong)主要包括以下幾(ji)個關鍵環節：1.圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)采集：通(tong)過攝像(xiang)(xiang)頭車(che)輛經過時的車(che)牌(pai)圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)。2.圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)預(yu)處理：對采集的圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)進(jin)行(xing)去噪、增強、二(er)值化(hua)(hua)等操作，人臉識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)多少(shao)錢，提高車(che)牌(pai)字(zi)符(fu)(fu)的清晰度。3.車(che)牌(pai)定(ding)位：利用模板(ban)匹(pi)配(pei)、邊(bian)緣(yuan)檢測等方法(fa)確定(ding)車(che)牌(pai)在圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)中的位置。4.字(zi)符(fu)(fu)分(fen)割(ge)：將車(che)牌(pai)上(shang)的字(zi)符(fu)(fu)單獨分(fen)割(ge)出來，便于后續(xu)識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)。5.特征提取(qu)(qu)(qu)：對每個字(zi)符(fu)(fu)提取(qu)(qu)(qu)特征，如形(xing)狀、紋理等，作為識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)依據。6.識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)算(suan)法(fa)：常用的方法(fa)有OCR（OpticalCharacterRecognition，光學字(zi)符(fu)(fu)識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)）技術，結合機器學習（如神經網絡、支持向(xiang)量機等）進(jin)行(xing)字(zi)符(fu)(fu)識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)。7.后處理：對識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)結果進(jin)行(xing)校(xiao)驗和(he)修正，提高識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)準(zhun)確率。車(che)牌(pai)識(shi)別(bie)(bie)(bie)(bie)系統(tong)(tong)廣泛(fan)應用于停車(che)場管理、交通(tong)監控、抓(zhua)拍等領(ling)域，有助(zhu)于提率和(he)減少(shao)人工(gong)成(cheng)本(ben)，是(shi)智(zhi)能(neng)(neng)交通(tong)系統(tong)(tong)的重要組成(cheng)部(bu)分(fen)。

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識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)系統對環(huan)境的依賴性(xing)降(jiang)低至低程度，人臉識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)生(sheng)產廠家(jia)，可實(shi)現全天候正常工作，且識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)率保持(chi)較高(gao)水平，人臉識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)定(ding)制(zhi)，識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)的小號牌寬度為85個(ge)像素，監控與(yu)識(shi)(shi)別(bie)(bie)(bie)攝像機可以共用，有效地保護(hu)客戶投(tou)資

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