襄樊停车场升降柱定制
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。
应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段。阶段是贝叶斯网络分类器的学，即从样本数据中构造分类器，包括结构学和CPT学；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度，因而在实际应用中，往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。根据对特征值间不同关联程度的假设，可以得出各种贝叶斯分类器，Naive Bayes、TAN、BAN、GBN就是其中较典型、研究较深入的贝叶斯分类器。
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。
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。