达州无人值守车牌识别生产厂家

　　很多朋友都知道什么是智能停车场车牌识别系统，并接触过车牌识别系统。然而，当我问及车牌识别系统的工作原理时，很少有人知道。每个人都只知道，它可以方便车主停车和管理者无人值守。无人值守停车场车牌识别系统的组成部分只是多个硬件配置和一套完整的车牌识别系统软件。硬件配置包括监控摄像头、智能门、Led视频语音智能屏幕，地面感应线圈，软件是一套完整的车牌识别停车管理系统，两者是一套完整的无人值守车牌识别系统。

　　对边缘检测后的灰度图进行二值化处理车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全阈值法、动态阈值法和部阈值法，我们用大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。

　　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。

　　贝叶斯分类器的特点是: 贝叶斯分类并不把一个对象对地指派给某一类，而是通过计算得出属于某一类的概率，具有大概率的类便是该对象所属的类； 一般情况下在贝叶斯分类中的属性都潜在地起作用，即并不是一个或几个属性决定分类，而是的属性都参与分类； 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的，也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了小化误差的解决方法，可用于分类和预测。但在实际中，它并不能直接利用，它需要知道据的确切分布概率，而实际上我们并不能确切的给据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。  决策树就是将决策过程各个阶段之间的结构绘制成一张箭线图，我们可以用下图来表示。