万县汽车车牌识别生产厂家
基于特征统计匹配算法基于特征统计匹配算法主要原理是先提取输入模式的车牌字符统计特征，再按照一定的规则与所确定的决策函数进行分类判断。字符的统计特征包括像素块数、字符的轮廓数、轮廓的形状等。像素块是指二值化图像中上、下、左、右四个方向上相互连通的白素区域所组成的一个连通区域的像素块，由此可知，汉字字符的像素块大于1，英文字母和数字的像素块数是1。汉字的识别是将字符点矩阵看作是一个整体，根据每个字符的笔画特征点不同，将字符分解为横、竖、撇、捺等一种或几种的组合，经过统计从而得到相应的特征，接着再与字符库中的特征集进行匹配，获取输入字符的识别结果。在实际的应用中，由于外部原因造成了字符常常会出现模糊、倾斜等情况，导致了部分字符无法正确识别。
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。
车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
对车牌图像进行图像形态学操作由于成像系统、传输介质、记录设备等的不完善，以及天气情况的变化等，车牌图像往往受到多种噪声的污染。在经过二值化处理的车牌图像上，会出现一些与要研究的对象（即车牌区域）不相关的孤立点或者像素块，扰乱图像的研究对象，影响对车牌区域的提取、分割等操作。于是要构造一种有效抑制噪声的滤波器来有效的去除目标和背景中的噪声，同时，能够很好地保护车牌区域的形状、大小及特定的车牌纹理特征。 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和性。常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。