平凉全自动车牌识别供应厂家
平时读卡器不断发出功率的射频信号，发送给感应识别卡，并接受从感应识别卡上送回的识别编码信息，将这编码信息反馈给系统控制器辨识。由摄像机立柱、彩摄像机、视频捕捉卡和补光灯组成，它利用入门处摄像机加辅助光照明拍摄下驶入车辆的车牌号，并存入控制主机硬盘中，当车辆驶出时，出口摄像机再次拍摄下驶入车辆的车牌号，并与硬盘中所存停车车牌号比对，判断无误后，方能驶出停车场。当然若能实现车牌与车型及颜的复合识别则更加，才能车主以“掉包”方式将自己的车开入而将别人的车开出这种窃车作案。
对车牌图像从左向右逐列扫描，并记录统计出每列的像素值为 255 的像素的个数，并将结果保存在一位数组 count[ width+ 1]中，其中 count[ i ]用于存储第i列像素值为 255 的像素的个数。我国车牌的个字符是汉字，根据汉字的特征，设置两个阈值去分割车牌的个汉字字符，两个阈值分别为 threshold 1， threshold 2。从左向右扫描灰度化的车牌图像，个大于阈值 threshold 1的列，即为汉字的开始位置，记为S然后，继续扫描车牌图像，直到寻找到小于阈值 threshold 1的列，记为H ，比较这两列的宽度H-S与 threshold 2的大小，如果H-S
车牌识别进出停车场无需刷卡、无需停车，加快车辆进出场速度，避免拥堵，减少鸣笛噪音，省去了车主停车刷卡的步骤，节省了车主停车时间，同时也避免了车主因卡丢失、卡损坏需要换卡、补卡的烦恼。
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。