解讀車牌識(shí)別未來(lái)趨勢(shì)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，車牌識(shí)別技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，成功幫助眾多汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析方案。隨著客戶需求越來(lái)越趨于精細(xì)化、多樣化，復(fù)雜場(chǎng)景車牌識(shí)別技術(shù)正在受到越來(lái)越多的關(guān)注，場(chǎng)景車牌識(shí)別一體機(jī)將會(huì)成為未來(lái)車牌識(shí)別相機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)。但是隨著人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智能車牌識(shí)別，數(shù)據(jù)管理不斷向智能化、個(gè)性化、化發(fā)展，通用車牌識(shí)別技術(shù)已漸漸不能滿足客戶的個(gè)性需求。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。①算法流程圖：輸入彩色的車牌圖像--灰度化--邊緣檢測(cè)--二值化--去噪--車牌搜索--偽車牌去除--輸出車牌。②對(duì)輸入的彩色1圖像進(jìn)行灰度化處理：彩色1圖像包含更多的信息，但是直接對(duì)彩色1圖像進(jìn)行處理的話，系統(tǒng)的執(zhí)行速度將會(huì)降低，合肥車牌識(shí)別，儲(chǔ)存空間也會(huì)變大。彩色1圖像的灰度化是圖像處理的一種基本的方法，車牌識(shí)別公司，在模式識(shí)別領(lǐng)域得到廣泛的運(yùn)用，合理的灰度化將對(duì)圖像信息的提取和后續(xù)處理有很大的幫助，能夠節(jié)省儲(chǔ)存空間，加快處理速度。

車牌識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。車牌字符分割1、對(duì)車牌圖像從左向右逐列掃描，并記錄統(tǒng)計(jì)出每列的像素值為255的像素的個(gè)數(shù)，并將結(jié)果保存在一位數(shù)組count[width 1]中，小區(qū)車牌識(shí)別，其中count[i]用于存儲(chǔ)第i列像素值為255的像素的個(gè)數(shù)。2、剩下的字符都是英文字母和阿拉伯?dāng)?shù)字，這些字符不存在不連通性的問(wèn)題，于是，僅僅利用一個(gè)閾值1就可以分割出車牌剩下的字符。

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