一般來說，車牌識(shí)別系統(tǒng)的處理程序包括圖像收集-車牌準(zhǔn)確定位 -字符分割-字符識(shí)別-結(jié)論導(dǎo)出這五個(gè)部分。當(dāng)車輛進(jìn)入監(jiān)控?cái)z像頭檢測(cè)范圍內(nèi)時(shí)，系統(tǒng)拍照車輛圖像或者是對(duì)圖像序列分析，獲取車輛車牌數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別數(shù)據(jù)記錄無感通行。

與此同時(shí)，實(shí)際應(yīng)用中，為了能在繁雜環(huán)境、不均勻陽光照射及其夜晚等環(huán)境下獲得清楚圖像，進(jìn)行車牌高準(zhǔn)確定位和識(shí)別，就需要人工智能技術(shù)的支持。車牌檢測(cè)算法主要應(yīng)用于車牌準(zhǔn)確定位、字符分割和字符識(shí)別這種重要部分，并根據(jù)選用算法不一樣，系統(tǒng)整體性能也會(huì)有所不同。

在大中小型制造業(yè)企業(yè)，特別是工廠，每日來往頻繁的便是人員及車輛。來往車輛不但肩負(fù)著公司貨物運(yùn)輸功能，更是營(yíng)銷管理的重要一環(huán)。因此進(jìn)出口的車輛監(jiān)控和快速行駛顯得尤為重要。隨著車牌識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展和普及，越來越多的加工廠開始使用車牌鑒別技術(shù)，為各大廠區(qū)的進(jìn)出車輛提供基本保障。

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