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　　车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前Z新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。

　　以上是关于自动识别道闸系统原理的相关知识，希望能给大家带来帮助。如果想了解更多、更全面、更的智能家居小知识，如:道闸系统的工作原理，道闸系统的使用方法，停车场道闸系统的故障处理方法等。自动识别是指在车辆出入场时触发车辆检测器（或者虚拟线圈），系统控制摄像机自动抓拍车头图像（车牌），交由计算机识别出车牌号码。人工识别/重识别入场时出现系统自动识别车牌失败时（车牌有污渍、遮挡、车头角度等问题），可由岗亭操作人员对车辆进行重新识别车牌；如果系统重新识别也出现识别失败时，可以在系统窗口处人工车输入车牌信息，确认后，手动开闸入场。

　　车牌识别系统也是基于形态学操作的重要性质，对经过二值化后的车牌图像首行闭运算操作，使得车牌的字符区域连接起来，然后对车牌图像进行开运算操作，来消除车牌上的噪声，得到明亮的车牌区域从候选区域中去除伪车牌并定位出车牌区域 通过对车牌图像的数学形态学运算，图像中剩下少部分的连通区域，即为车牌的候选区域，这些区域包括车牌区域和伪车牌区域，为此，需要从图像中去除伪车牌并定位出车牌。首先，经过对白连通区域的轮廓进行处理得到矩形边界框，再根据我国车牌长宽比的特征，即44:14，考虑到在车牌定位过程中，由于对车牌的数学形态学操作会减少车牌信息以及拍摄所得到的车牌图像中车牌的倾斜等原因，取长宽阈值为2.0-6.0，这样就剔除了长宽比不符合条件的候选区域。 然后，由于对车牌图像的数学形态学操作会减少车牌信息，所以定位出的车牌区域会有可能小于车牌的实际区域，这时，我们就需要对定位出的车牌区域进行放大，在这里，我们对车牌区域进行放大的比例是120%，即对已经定位出的车牌候选区域的边界进行扩大。车牌由七个字符组成，在对候选区域对应的灰度化图像进行边缘检测二值化之后，正常情况下，车牌水平投影区域内每行的边缘点数要大于14，根据经验值，我们取15。在车牌水平投影区域内会出现较大的波峰，该波峰认为是车牌的上下边界，根据实验结果，要求波峰的始点和终点之差大于20小于120，从而得到车牌的上下边界。，根据二值化车牌图像中车牌的纹理特征信息，即在车牌区域范围内会出现明显的梯度变化特征，来确定车牌区域，定位出车牌。在二值化图像中，255代表车牌图像中的边缘信息，0代表非边缘信息。为了更加的定位出车牌和剔除伪车牌，需要对定位出的车牌区域进行筛选，有两个筛选条件，一个是在二值化图像中灰度值为255和灰度值为0的像素比大于0.25，另一个是二值化图像中灰度的跳变次数范围是[5,30]。

　　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。