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　　通过上面的介绍，相信大家已经明白了什么是停车场车牌识别系统技术。现在车牌识别系统技术的识别率，能达到95%以上。停车场道闸系统中广告道闸作为停车场系统中的一款新型道闸，它继承了传统道闸的各项优点，同时它本身就由一定的的优势，我们知道现在和和之前的不同就是，无论我们是走在哪里，那么映入你眼帘的就是一幅幅的广告画面。而停车场系统中广告道闸就是根据这一独有的特点，充分利用了每一点资源，广告道闸作为一种新起的广告传媒媒体，受到了很多用户的热力喜爱及其追捧广告道闸已经成为当下其重要的一个传播渠道。各种类型商家企业，都可以结合自身特点，通过这一渠道使广大消费者对产品和企业品牌有的认知，帮助企业在市场竞争中不断获得优势，消费者品牌忠诚度。广告道闸的广泛运用正在成为商家品牌营销的重要工具。下面停车场道闸系统厂家来为大家分享停车场道闸系统中广告道闸特点及使用注意事项!

　　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。 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。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毫秒的识别时间，实际应用识别速度能够达到平均40毫秒。

　　图像中车辆牌照是具有比较显著特征的一块图象区域，这此特征表现在:近似水平的矩形区域；其中字符串都是按水平方向排列的；在整体图象中的位置较为固定。正是由于牌照图象的这些特点，再经过适当的图象变换，它在整幅中可以明显地呈现出其边缘。边缘提取是较经典的算法，此处边缘的提取采用的是Roberts算子。图9即是运用Roberts算子进行边缘检测得到的图像。车牌边缘很明显，但是车牌边缘并不是连续的，不利于根据其特征进行进一步的判断。因此，需要对其进行形态学的处理，使其成为一个连通的整体，便于后续定位。在进行形态学处理时，首先采用imclearborder 函数对提取后的车牌边缘进行连通处理，删除和图像边界相连的细小的对象，使得相邻的区域可以连成一个整体。然后进行数学形态学的腐蚀和膨胀运算，从而使车牌区域的垂直边缘连接成一个整体，同时周围的干扰区域分离，成为一个独立的区域。水平结构元素可以是形如[1...1]的滑动窗口，结构元素的大小取决于车牌图像的大小，一般取车牌图像大小的统计均值。