字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。基于模板匹配算法將分割后的字符二值化,并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，后選佳匹配作為結(jié)果?；谌斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)的算法有兩種：一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分配器；另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。

一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，重要的指標(biāo)是識(shí)別率。國際交通技術(shù)作過的識(shí)別率指標(biāo)論述，要求是24小時(shí)全天候全牌正確識(shí)別率85%～95%。信路通的車牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)達(dá)到了全牌正確識(shí)別率90%以上。 　　為了測(cè)試一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率，需要將該系統(tǒng)安裝在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，全天候運(yùn)行24小時(shí)以上，采集至少1000輛自然車流通行時(shí)的車牌照進(jìn)行識(shí)別，并且需要將車輛牌照?qǐng)D像和識(shí)別結(jié)果存儲(chǔ)下來，以便調(diào)取查看。然后，還需要得到實(shí)際通過的車輛圖像以及正確的人工識(shí)別結(jié)果。

對(duì)于納入“黑名單”的車輛，例如：被通緝或掛失的車輛、欠交費(fèi)車輛、未年檢車輛、肇事逃逸及違章車輛等，只需將其車牌號(hào)碼輸入到應(yīng)用系統(tǒng)中，車牌識(shí)別設(shè)備安裝于的路口、卡口或由執(zhí)法人員隨時(shí)攜帶按需要放置，系統(tǒng)將識(shí)讀所有通過車輛的牌照號(hào)碼并與系統(tǒng)中的“黑名單”比對(duì)，一旦發(fā)現(xiàn)車輛立刻發(fā)出報(bào)警信息。系統(tǒng)可以全天不間斷工作、不會(huì)疲勞、錯(cuò)誤率極低；可以適應(yīng)高速行駛的車輛；可以在車輛行使過程中完成任務(wù)不影響正常交通；整個(gè)監(jiān)視過程中司機(jī)也不會(huì)覺察、保密性高。應(yīng)用這種系統(tǒng)將地提高執(zhí)法效率。

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