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。

　　车牌识别技术是利用计算机等辅助设备采集车辆的图像，从而进行车辆牌照的自动识别，目前已被广泛应用于高速公路收费站、治安卡口及各大停车场出入口等地，成为智能交通的重要组成部分。        车牌识别技术采用的图像处理模式和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的字符图像，再识别出车牌的文字、字母和数字，输出车牌的真实号码。 车牌识别对城市建设有着的作用，下面介绍下车牌识别技术有哪些功能。

　　字符识别 牌照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。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与的模板进行匹配，选择佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种:一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。车牌识别系统的识别率还与牌照质量和拍摄质量密切相关。牌照质量会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等；实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，使采集到的图像利于识别。

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