车牌识别系统不断升级拓展需要把握的五个像许多行业的发展一样，车牌识别系统随着用户容量不断扩大，对功能的要求也是存在着不断的升级，那么这个时候考验一个系统的拓展性的时候就到来了。因而在系统建设的早期阶段，首先根据近的应用程序要求进行系统配置。包括网络带宽、接口数量、数据库容量可像许多行业的发展一样，车牌识别系统随着用户容量不断扩大，对功能的要求也是存在着不断的升级，那么这个时候考验一个系统的拓展性的时候就到来了。因而在系统建设的早期阶段，首先根据近的应用程序要求进行系统配置。包括网络带宽、接口数量、数据库容量可安排，系统可通过设备在线升级和客户扩展进行扩展。那么车牌识别系统升级要把握哪些原则呢？与信息传输和数据存储相关的整个视频监控的性和保密性也是恶意攻击和非法数据提取和使用的系统建设的优先事项。

　　想必你一定很好奇，种类繁多的机动车号牌是如何进行分类的？下面就让车牌识别系统厂家恒鑫隆来从机动车号牌的配以及机动车号牌上的汉字等方面对路面上常见的机动车号牌种类进行整理。机动车号牌的配主要由号牌底和字符颜构成。目前常见的机动车号牌配有6种组合。适用于大型汽车号牌、挂车号牌、普通摩托车号牌、教练汽车号牌和教练摩托车号牌。适用于小型汽车号牌和轻便摩托车号牌。适用于警用汽车号牌和警用摩托车号牌，但其中“警”字为红。

　　字符识别的准确性直接决定了该系统是否。在之前的研究中经常被用于字符的识别主要有模板匹配法和神经网络识别法。在这次研究设计中我们采用的是模板匹配法进行识别，该方法是将分割出来的字符样本进行字符归一化处理，使图像大小与原先已经存储在计算机内的标准字符大小一致，再与标准字符进行一一对比，结果取差异小的相对应的标准字符。这种模板匹配的方法相对比较、简单。但是对字符图像要求比较高，一旦图像有噪声或者亮度问题其结果就可以能存在差异。神经网络识别法，它是结合神经网络技术，依靠人的经验来取得字符的特征，再利用神经网络的辨别能力来对字符进行识别，这个方法得到的结果会比较准确，但技术要求较高。

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