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　　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。

　　通常使用摄像头拍摄到的车辆会存在大量的噪省，所以在处理车牌照图像识别前要先对图像做一些预先的处理。由摄像机等所采集到的含车辆的图片的预处理是指将采集到的含车辆车牌的原图像亮度做一定的调整和去除图像本身的噪声处理，让图像变得更清晰，并保留图像本身的纹理构造和增强图像的颜信息，尽可能减少对后面将要识别的区域纹理和颜信息的噪声的影响，让后面的车牌定位的准确性有所提高。 一张灰度图指的是它只包含了它本身固有的亮度而不含有它的彩信息，像八九十年代前的黑白照片就是一张亮度连续变化的灰度图。把一张彩的图像转为灰阶模式就是灰度化处理。一张彩的图像都是由R、G、B三原组成，图像的彩信息会随着三原的改变而改变。在计算机上，R、G、B的多少决定了这张图像的颜，通常，R、G、B它们都各有256级亮度，用数字0到255组成。灰度化就是让原彩图像的R、G、B相等的过程。

　　据车牌识别系统负责人介绍，车牌识别系统的三种识别模式的优势与缺陷也是比较突出的，从安装工程量、运用识别效果和安装成本三方面去探索，三种车牌识别系统都各有优势:从安装工程量上，视频流识别模式的车牌识别系统安装工程量少，不需要对道路进行道路翻开，也无需安装地感线圈；地感线圈识别模式的车牌识别系统则翻开道路，进行地感线圈安装、减速带安装等工程，工程量较大。而作为两者识别模式的结合体，采用视频流+地感识别模式的车牌识别系统在安装时的工程量将是前面两种识别模式的总和。