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　　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。

　　字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化，并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与模板进行匹配，选取佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要，数字库准确才能检测出的数据正确。基于人工神经元网络的算法有两种，一种是先对特征提取待识别字符，然后用所获得的特征训练神经网络分配器；另一种是直接将待处理图像输入网络由网络自动实现特征提取直至识别结果。模板匹配实现简单，当字符较规整时，对字符图像的缺损、污迹干扰适应力强且识别率高。因此，这里将模板匹配作为车牌字符识别的主要方法。

　　线性窗口检测是在边缘提取之后的含有车辆的图像中寻找含有车牌的长方形区域。在检测过程中，结合了车牌的先验知识，利用我国车牌中字符分布特征、形状、梯度变化等知识，如字符的灰度值变化规律等信息。含有车辆信息的图像在边缘提取之后纹理特征表现为边缘集中并且排列方式较为规则，结合上面的特征，对图像进行扫描，可检测到车牌区域或者是和车牌相似的一些区域。在线性窗口检测算法中先由上至下统计图像中各行相邻像素之间的灰度变化情况，当变化值大于给定的阈值时，可以判断此行就是要车牌区域的上边界，然后向下继续搜索，当检测到变化值又小于设定的阈值时，就得到了车牌区域的下边界。