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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。

　　治安卡口系统就充分发挥了车牌识别技术和分布式架构设计的优势，搭建了统一的卡口系统平台。具备了汽车图像记录、速度测定、号牌识别、自动报警、数据管理、流量统计、远程维护等综合性的业务功能，已被广泛应用于国道、省道、高速公路等路路面的交通事故预防和有关车辆案件的侦破。整个系统的运行都是围绕着车牌号码这个核心，车牌号码识别的就直接影响了系统的整体性能。所以该系统前端设计采用了视频流实时识别技术，并且10ms的识别时间充分了高流量道路车辆的一一识别，达到全天候全牌识别率不低于85-95%的。