1、识别速度 识别速度决定了一个车牌识别系统是否能够满足实时性的要求，例如在停车场出入口管理应用中，如果识别速度太慢，出入口不能及时的自动抬干放行车辆，就会严重影响车辆的正常通过。

2、 正确性 一个算法必须正确才有存在的意义，这是最重要的指标，即不会出现卡死、崩溃、输出乱码等现象。 可读性 客户需要调用车牌识别算法接口，所以，算法接口的可读性和易理解性也非常重要。

3、该方法包括图像平滑处理、边缘检测、车牌定位、车牌分割和使用改进后的ResNet网络对有遮挡车牌样本库进行训练和识别等步骤。实验结果表明，使用有遮挡车牌样本库训练的改进后的ResNet网络模型具有更好的识别准确率和鲁棒性。

4、车牌识别是依次实现车牌定位、车牌字符分割和车牌字符识别算法的过程。车牌定位就是从包含汽车和背景的图像中提取出车牌图像。它进入原始汽车图像，输出是一个车牌图像。

5、鲁棒性包括两个方面，一方面，对出现的不合理的数据或非法的操作，算法能够对这些问题进行检查、纠正;另一方面，算法能克服很多因素的影响，适应不同的环境和条件。

6、HIK-FR520的主要性能指标如表1所列。 车辆管理系统的特点 公交立体停车管理智能是运用超高频自动识别技术，利用现代计算机技术和自动控制技术等多领域技术，综合实现车辆自动识别和定位管理。

1、硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于970％。很少需要人工干预。软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，会频繁出现误识别情况，准确率低于90％。需要人工不断输入纠正后的号牌。

2、车牌识别系统号码识别 车牌识别的基本步骤如下： 定位车牌，定位图片中的车牌位置; 分离车牌字符，对车牌字符进行分割; 车牌字符识别，识别分割的字符，最终形成车牌号码。

3、真地智能车牌识别系统可以自动识别车牌号码，自动计算车牌停留时间与停车费用，还可对无牌车进行扫码入场，车主们免除了输入车牌的时间，加快了停车速度。

4、双摄像机立体识别 当场地过宽超过5米以及 在弯道和三叉路口时，系统支持双摄像机同时识别，自动选择像素较高的图片和车牌号作为识别结果。

5、受现场环境制约，当车牌号图像偏角过大，系统无法识别DSP解码芯片，就会自动根据图像变形的程度，进行多角度拉伸，然后从识别到的车牌号中选择较优的车牌号和图片作为识别结果。 想要了解更多关于车牌识别系统相关资料，请关注真地智能科技。

6、优异的硬件架构和稳定的算法：二值化算法可解决污损和过度曝光车牌;背景均一化算法可适应阴阳算法;车牌畸形矫正算法可解决变形车牌和行进中的车牌。

1、黑字、白底红字和黑底白字。根据车牌底色信息可以准确地定位出车牌的边界。该方法识别滤高、适应性强，但易受光照条件和背景干扰且运算量一般较大，不适合用于实时性要求高的环境中。基于边缘检测的定位法[13]。

2、直接法。直接分析图像的特征，如基于线模板的二值化图像中的角检测算法，该算法利用车牌的边框角点，检测车牌的四个角点，并以此来定位车牌。基于直线边缘识别的图像区域定位算法，并且利用该算法定位车牌的边框线，以此定位车牌。

3、算法的核心代码如下： 在一个batch中，在每一BN层中，对每个样本的同一通道，计算它们的均值和方差，再对数据进行归一化，归一化的值具有零均值和单位方差的特点，最后使用两个可学习参数gamma和beta对归一化的数据进行缩放和移位。

4、目前车牌定位的方法多种多样， 归纳起来主要有基于纹理特征分析的方法、 基于边缘检测的方法、 基于数学形态学定位、基于小波分析定位以及基于彩色图像定位等，这些方法各有所长。

5、基于车牌图像自身特征的车牌定位算法主要有：边缘信息[1，2]、车牌纹理特征[3，4，5]、数学形态学[6，7]、角点特征[8]、水平或者垂直方向的投影[9]、颜色特征[10，11]的车牌定位算法。

6、变换编码常用于有损压缩。( √ ) 同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。( √ ) 拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。( ) 1当计算机显示器显示的颜色偏蓝时，提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。

1、车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割、字符识别等工作模块，同时系统统自身具有良好的维护性和扩展性，可在无需为车辆加装其他特殊装置情况下实现对车辆的自动检测。

2、传统的字符分割算法同样对外界干扰敏感，如车牌倾斜度、字符污损粘连等。车牌字符的正确分割对字符的识别是很关键的，在分割正确的情况下，才能保证识别的准确率。

3、场景文字识别 Learn to Augment： Joint Data Augmentation and Network Optimization for Text Recognition CVPR 202主要思路是学一个augmentation agent，这个agent可以为recognizer提供更好的数据增强，让recognizer训练的更好。

4、自然场景下的车牌检测与识别算法研究，车牌检测，倾斜校正，字符识别，梯度方向直方图，支持向量机。车牌是车辆的唯一标识，其特殊性及重要性决定了车牌识别系统成为智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。

5、传统车牌识别算法类型 基于模板匹配的方法：传统的车牌识别算法中，最早采用的是基于模板匹配的方法。该方法通过将车牌图像与事先准备好的模板进行比对，从而实现车牌识别。