仙桃停车场车牌识别一套多少钱
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%。
作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。车牌识别技术是利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础，通过对车辆图像的采集，采用的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，给出车牌的真实号码。
剩下的字符都是英文字母和阿拉伯数字，这些字符不存在不连通性的问题，于是，仅仅利用个阈值 threshold 1就可以分割出车牌剩下的字符。当车牌的个汉字字符被分割出来之后，继续扫描车牌区域图像，当某一列的像素值为 255 的像素个数开始大于阈值 threshold 1时，这一列就是车牌字符开始的位置，当某一列的像素值为 255 的像素的个数开始小于阈值 threshold 1时，这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去，直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。
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。