车牌识别版块说明 充电桩车牌识别应用场景， 车牌识别相机采用吊装的方式 安装到每个充电桩车位上，的识别停在该车位上的车牌号码。充电桩车牌识别场景有其的特点:识别距离短，安装位置高，车牌图像大，俯瞰角度大。根据充电桩的应用场景，专门定制和优化了车牌识别算法，以确保车牌识别的准确性和技术支持仍然保持在这个特定的应用场景中。车牌识别相机本身可以提供二次开发包，支持http协议推送识别结果。当车辆进入充电桩停车位充电时，车牌识别自动捕捉车牌号，通过http协议将识别结果和车辆图片推送到充电桩管理平台服务器指定路径，车牌识别相机可定期向服务器发送网络心跳，保持与服务器长连接，服务器可返回前端相机信号，控制相机输出继电器开关信号，控制部分外部设备。

　　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。

　　邻域平均法是一种简单的空间域平滑噪声处理方法，属于线性滤波器。它是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值(除以9)作为新图中该像素的灰度值。它采用模板设计的思想模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关而且与其邻域点的像素值有关。模板运算在数学中的描述就是卷积运算。邻域平均法也可以用数学公式表达。邻域平均处理法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸大，噪声减小的。如果f(i,j)是噪声点，其邻域像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消除噪声点是邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是简单的一种平滑方法。

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