福州车牌识别安装-车牌识别-福州益鑫盛祥升降柱(查看)

字符分割是对提取出的车牌图像进行切割，从车牌图像中提取出单个车牌字符的图像。由于字符识别是以分割出的单个字符为输入，福州车牌识别系统，所以字符分割的准确与否直接影响到字符识别。

　　字符识别是指对分割出的字符进行处理，福州车牌识别故障维修，识别出车牌中的字符。因为我国的车牌号码的字符包含：汉字、英文字母、数字，增加了对字符识别的难度。字符识别直接影响到整个车牌识别系统结果的准确性。

　　这是一个LPR系统基本的结构组成，每个模块的功能也清晰的给出来了，这对于后续我们的分工有很大的帮助，模块与模块之间耦合度也比较小。

　　基于Linux的车牌识别系统，界面基于qt开发，图像处理模块基于opencv，数据库使用的mysql，基本上是在原有的系统上进行修改。原有的系统是在window平台下，使用MFC，opencv的版本是之前的C版本，福州车牌识别安装，按照新的架构重新修改代码，数据库部分基本没变，重点更新的是图像处理部分。

　车牌识别不管是“软识别”还是“硬识别”关键都在识别率(不知道软识别和硬识别的朋友，可以看一下我们昨天文章，为大家详细讲解了两者定义及区别)。但是目前先进的技术也难达到100%的识别率，我们车牌识别白天达到了99.5%，晚上也能达到99%，在同行中可以算是非常高的了，但距离100%还有很长的路要走。

　　因为比如无牌车或者肉眼都不能识别的车牌，这时则需要一套好的“非车牌识别处理机制”，该机制大部分需要在非车牌识别的软件层来解决，但好的车牌识别产品，可以依据车型对车辆进行进入管理，但这项技术比车牌识别本身难度就更高了，准确率高的就更少了。所以在选择停车场系统中纯车牌识别系统时建议您从识别率和非车牌识别处理机制这两点出发。

从车牌识别发展过程来看，车牌识别技术在应用中所要面临两个方面的挑战。

　　1、人为挑战：车速、车牌对车牌识别的挑战

　　道路监控同时也面临另一不可控制的因素——行驶车辆的速度不一。即使在一般道路上，依据不同驾驶的驾驶习惯，时速差距往往可以达到30公里，甚至40公里;而当车速过快时，往往也会产生拖影的问题。因此摄像机的快门速度和帧率必须赶上车辆的快速移动，才能掌握车辆的细节以及车牌号码，再让辨识系统进行辨认。

　　除了车速难以掌控以外，车牌的不统一性也是令各家监控厂商的问题。不论是英文字母的字数不同，或是各式排列不一的组合方式，车牌识别，皆增加了辨识系统的负担;更甚者，许多驾驶未能维持车牌的干净度，时常会有污渍遮蔽号码或是破损的问题，辨识难度不言可喻。故在各种严苛条件的综合下，道路监控与车牌辨识相对门坎比一般环境来得具挑战性。