车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割当车牌的一个汉字字符被分割出来之后，合肥车辆道闸，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。
判断车牌识别系统好坏的标准。车牌识别速度车牌识别速度决定了车牌识别系统能够满足实际应用的实时性要求。该车牌识别系统的识别率很高。判断识别率的速度是，如果在几秒钟内不能得到识别结果，系统就没有实际意义。车牌识别系统主要负责减少道路交通时间，而速度是在这种应用程序中减少交通时间和避免车道交通堵塞的有力保证。始终工作二十四小时以上，采集至少一千个自然车流的信息样本进行车牌识别。
车牌识别过程中，小区车辆道闸，牌照颜色的识别依据算法不同，车辆道闸栅栏，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。牌照字符识别方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法首先将分割后的字符二值化并将其尺寸大小缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择1佳匹配作为结果。基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。
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