智能車牌識別技術有哪些
隨著社會經濟的不斷增長，汽車數量也在不斷增加導致不少停車場都面臨著停車擁堵的難題，車牌識別技術的誕生讓停車管理變得更加有序，出行更加順暢，下面就由跟大家淺談一下智能車牌識別技術有哪些。
1、傳統識別技術
傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等，該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符；
2、人工網絡技術
神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯想式單層網絡，每一個字符模板對應著矩陣，通過與車牌上的字符比對，識別出正確的車牌號碼；
3、圖像處理技術
這種技術在當下的應用更加廣泛，且系統更加穩定，一般來說，進行車牌識別的理論基礎是圖像分割和圖像識別理論：首先對含有車輛號牌的圖像進行分析處理，從而確定牌照在圖像中的位置，并把牌照區域提取出來，再進一步識別上面的文本字符。車牌識別過程包括圖像采集、預處理、車牌定位、字符分割、字符識別、結果輸出等一系列算法運算；
4、圖像采集技術
圖像采集方式分為靜態與動態兩種：靜態采集依靠地感線圈、紅外或雷達等裝置，當有車輛通過時這些裝置時相機會接到一個觸發信號，從而立刻抓拍一張圖像，該方法的優點是觸發率高，性能穩定，缺點是需要切割地面鋪設線圈，施工量大。
動態采集則是在實時視頻模式下進行，不需要其他感應裝置給相機發送任何觸發信號，完全依靠算法從實時的視頻流圖像中采集車輛信息，該方法的優點是施工方便，不需要安裝其他感應裝置或零部件。但其缺點也十分顯著，由于算法的限制，動態采集的觸發率與識別率較靜態采集要稍低一些。
