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车牌识别系统的两种触发方式

直接法一般有图像处理技术，传统模式识别技术及人工神经网络技术。

图像处理技术：运用图像处理技术解决汽车牌照识别的研究较早始于80年代，但国内外均只是就车牌识别中的某一个具体问题进行讨论，自动车辆识别系统，并且通常仅采用简单的图像处理技术来解决，并没有形成完整的系统体系，识别过程是使用工业电视摄像机拍下汽车的工前方图像，车辆识别系统价格，然后交给计算机进行简单的处理，并且较终仍需要人工干预，例如车辆1牌照中省份汉字的识别问题，1985年有人利用常见的图像处理技木方法提出汉字识别的分类是在抽取汉字特征的基础上进行的，根据汉字的投影直方图选取浮动闭值，抽取汉字在竖直方向的峰值，利用树形查表法进行汉字的粗分类；然后根据汉字在水平方向的投影直方图，选取适当闭值，进行量化处理后，形成一个变长链码，再用动态规划法，求出与标准模式链码的较1小距离，实现细分米完成汉字省名的自动识别。

车牌识别系统主要功能包括：

1、 车1辆牌照自动识别（信息包括完整的牌照信息，颜色、字符、汉字、数字全1面完整的识别）。

2、 车速的自动准确检测。

3、 违1法黑牌照车辆的抓拍报警。

4、 车辆识别信息与车管所车辆信息的及时联动、操作权限的分立、前端采集信息的实时上传以及网络断点续传等主流功能。

其中车1辆牌照的自动识别系统目前业界纯视频识别率应达到90%以上，外触发识别率应达到98%以上。这里所说的识别率是指整牌的识别率，包括车牌颜色、字符、数字以及汉字四项内容。以目前技术角度来说**准确识别是理想化的情况，实际情况中车1辆牌照的识别还存在外界因素的种种影响，例如车速、气候、照度等因素都会影响较终的识别效果。车辆1牌照的抓拍前提是摄像机快门，即SHUTTER的反应速度快慢来决定。