巢湖安全通道车牌识别供应厂家

　　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。

　　车牌识别的基本原理是这样一个环节，每个环节都是为了加速车主的停车，方便管理者管理停车场。随着“无人超市”，“无人书店”等一系列无人值守的服务场所的出现，“无人”的概念再次掀起新的热潮。 停车场行业在室内定位技术的带动下，也逐渐以“无人值守”的方式使停车管理变得智能化和便捷化。无人值守车牌识别可使用部署在停车场进出口的视频识别车牌摄像机，识别车牌，并自动记录出入时间，然后通过微信公众号输入车牌号码，自动显示 停车时间和费用结算后，车主可以通过微信，支付宝等电子支付渠道自行缴纳费用，在规定的时间内车辆离开，不及时付款车辆可在出场是扫描二维码支付。不能使用电子付款的车主可以在停车场的自助付款终端自行付款。

　　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。

　　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。