车牌识别系统识别技术的实现原理和实现方式你了解吗？
车辆牌照的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，并进一步提取和识别出文本字符。
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。
车牌识别系统的优劣主要由二个关键性能参数共同决定：识别率、识别速度。
1、识别速度
识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的快速识别时间，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。
2、识别率
车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。公认的识别率指标要求是全天全牌正确识别率85%～95%。识别率的统计也分为以下三种方式：
a、自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数
b、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数
c、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。
四川科鹭交通有限公司专业从事四川车牌识别系统，四川环氧地坪施工，四川固化剂地坪施工，四川停车场划线。如有需求致电:或。公司地址:成都市金沙蜀辉路号。是专业研发，生产智慧云车牌系统，智慧交通，智慧校园，智慧城市，智慧景区，车牌识别系统，智能通道;以及高速公路，城市道路，地下停车场，小区道路的设计，组织与规划，交通设施生产，施工与安装等多元化高科技企业。 期待您的来电咨询！
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。
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，即将所有的字符建立样本库，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。
车牌识别系统的优劣主要由二个关键性能参数共同决定：识别率、识别速度。
1、识别速度
识别速度决定了车牌识别系统是否能够满足实时实际应用的要求。一个识别率很高的系统，如果需要几秒钟，甚至几分钟才能识别出结果，那么这个系统就会因为满足不了实际应用中的实时要求而毫无实用意义。国际交通技术提出的识别速度是1秒以内，越快越好。目前市场的车牌识别系统在实际应用中识别速度平均为200毫秒。较好的车牌识别系统已经达到了10毫秒的快速识别时间，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。
2、识别率
车牌识别系统是否实用，重要的指标是识别率。公认的识别率指标要求是全天全牌正确识别率85%～95%。识别率的统计也分为以下三种方式：
a、自然流量识别率=识别车牌号的总数/实际通过的车辆总数
b、全牌识别准确率=全牌正确识别的车牌总数/人工识别读取的车牌号总数
c、可识别车牌率=人工正确读取的车牌号总数/实际通过的车辆总数
这三个指标决定了车牌识别系统的识别率。
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