車牌識別系統(tǒng)的關鍵技術及算法。車牌字符識別算法的研究?；诜诸惼鞯淖址R別基于分類器的字符識別，是目前應用較廣的一種車牌識別方式。其主要的思路是通過對樣本數(shù)據(jù)的學習，達到自動將數(shù)據(jù)分類到已知類型。分類器其實是一種數(shù)學模型，目前有很多類型的分類器，包括Bayes分類器、決策樹模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器等。貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，淮北車輛道閘，即該對象屬于某一類的概率，小區(qū)車輛道閘，選擇具有1大后驗概率的類作為該對象所屬的類。也就是說，貝葉斯分類器是1小錯誤率意義上的優(yōu)化。

停車場道閘的防砸技術主要有：1。紅外線防砸這種方式是在進出口道閘兩側安裝紅外線對射裝置，在道閘桿下落過程中，如果有車輛駛入，紅外線受阻，道閘桿就會自動升起，反應比較迅速。不過紅外線的對射范圍小，而且很容易受到雨雪天氣的干擾。2。壓力波防砸也叫遇阻防砸，車輛道閘柵欄，主要是安裝遇阻返回裝置，當?shù)篱l桿下落過程中接觸到車輛或者行人(接觸力度是可以調節(jié)的)，裝置道閘桿底下的橡膠條受到阻力，智能遇阻返回裝置立即將落桿狀態(tài)轉化為起桿狀態(tài)，道閘升起，防止砸車砸人。

車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設計，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨立的模塊。車牌識別結果決策模塊識別結果決策模塊，具體地說，車輛道閘桿，決策模塊利用一個車牌經(jīng)過視野的過程留下的歷史記錄，對識別結果進行智能化的決策。其通過計算觀測幀數(shù)、識別結果穩(wěn)定性、軌跡穩(wěn)定性、速度穩(wěn)定性、平均可信度和相似度等度量值得到該車牌的綜合可信度評價，從而決定是繼續(xù)跟蹤該車牌，還是輸出識別結果，或是拒絕該結果。這種方法綜合利用了所有幀的信息，減少了以往基于單幅圖像的識別算法所帶來的偶然性錯誤，大大提高了系統(tǒng)的識別率和識別結果的正確性和可靠性。

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