宁波全自动车牌识别供应厂家

　　车牌识别结果决策模块识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续跟踪该车牌，还是输出识别结果，或是拒该结果。这种方法综合利用了帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，大大提高了系统的识别率和识别结果的正确性和性。

　　基于分类器的字符识别基于分类器的字符识别，是目前应用较广的一种车牌识别方式。其主要的思路是通过对样本数据的学，达到自动将数据分类到已知类型。分类器其实是一种数学模型，目前有很多类型的分类器，包括Bayes分类器、决策树模型、BP神经网络分类器等。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是小错误率意义上的优化。

　　在一些单位，该应用还可以与车辆调度系统结合，自动客观地记录本单位车辆的车辆情况。车牌识别管理系统采用车牌识别技术提高进出效率。——自动放行，进入指定牌照信息输入系统，并自动读取车辆牌照，查询内部数据库。

　　车辆进出时需要一闸一车，禁止车辆与车辆同时进入。车辆进出时速度小于20km/h，否则可能无法识别道闸系统。触发识别方式:硬识别车牌识别系统，地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，24小时采集图像。软识别车牌识别系统，地感、红外等外设车辆检测设备触发；需要一定的工程量。分析识别模式:硬识别停车场系统，采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行实时分析；软识别停车场系统:图片分析识别，对到达指定范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析；当车辆位置不佳时，识别易出错。