德州无感支付车牌识别定制
车牌跟踪模块记录下车辆行驶过程中每一帧中该车车牌的位置以及外观、识别结果、可信度等各种历史信息。由于车牌跟踪模块采用了具有一定容错能力的运动模型和更新模型，使得那些被短时间遮挡或瞬间模糊的车牌仍能被正确地跟踪和预测，只输出一个识别结果。车牌识别系统的关键技术及算法车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是唯一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
汽车牌照自动识别技术
它是利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。通过对图像的采集和处理，完成车牌自动识别功能，能从一幅图像中自动提取车牌图像，自动分割字符，进而对字符进行识别。其硬件基础一般包括触发设备(监测车辆是否进入视野)、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机(如计算机)等。
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。
电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓拍功能和违章逆行抓拍功能等内容。电子警察自动抓拍违章车辆以及识别车牌号码,将违法行为记录在案。电子警察系统大大节省警力,规范城市交通秩序,缓解交通拥堵,减少交通事故。