供應信息
車牌識別是一種利用計算機視覺和圖像處理技術來自動識別信息的技術。它通常包括圖像預處理、車牌定位、字符分割以及字符識別等步驟，終目的是提取出車輛的標識——即車牌號碼和相關文字信息（如省份簡稱）。
在實際應用中，由于拍攝條件的不確定性以及復雜多變的背景環(huán)境干擾等因素的存在導致采集到的圖像質(zhì)量千差萬別；再加上漢字書寫的特殊性使得基于模板匹配的傳統(tǒng)方法難以勝任漢字的準確快速匹配問題從而直接影響了整個系統(tǒng)的性能表現(xiàn)與實時性要求。因此如何針對具體問題設計一個既又準確的算法成為解決這一問題的關鍵所在。目前常見的解決方案主要有兩種：一種是采用傳統(tǒng)的機器學習算法來實現(xiàn)對車牌的識別和分類；另一種則是借助深度學習的方法來完成更為復雜的任務處理過程，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)就被廣泛應用于此領域并取得了良好的效果反饋[2]^。隨著技術的不斷進步和發(fā)展趨勢來看未來可能會有更多創(chuàng)新性的方法和手段被應用到該項工作中去以滿足日益增長的需求與挑戰(zhàn)[3]^.
停車場管理系統(tǒng)的作用是幫助管理和監(jiān)控停車場的運營情況，提高管理效率和服務質(zhì)量。
系統(tǒng)通常包括入口和出口兩個部分：在車輛進入時，管理員需要輸入車牌號碼以確認車主身份并記錄相關信息；當車輛離開時，管理人員需要通過識別設備驗證車牌或IC卡等信息來控制出閘操作放行。同時系統(tǒng)中還設有反向尋車、智能收費等功能模塊方便用戶使用。
車牌自動識別系統(tǒng)是一種智能交通技術，它能夠通過視頻監(jiān)控或圖像處理來實時檢測和跟蹤車輛。該系統(tǒng)的功能包括：
1.字符分割:該模塊主要對輸入的數(shù)字圖片進行預處理,將牌照上的每一個漢字與字母分開并加以標識,以方便后續(xù)的處理;
2.號牌顏色分類及定位:通過訓練好的模型得到不同顏色的號碼框的位置信息(包含行以及列兩個維度);并對每個像素點賦權值計算平均權重法等方法實現(xiàn)目標區(qū)域的二值化從而提取出號牌區(qū)域；同時根據(jù)物體外觀特征尺寸、角度等信息確定其類別從而實現(xiàn)汽車牌照的顏分并進行定位于顯示相應的標注結果圖輸出至下一環(huán)節(jié);
3.OCR文字識別：利用OCR實現(xiàn)對各個部分信息的讀取如車型/時間等并且按照一定的格式拼接成完整的標語內(nèi)容展示在屏幕上并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中供其他應用調(diào)用。
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