一、车牌车牌车牌自动识别能快速准确的识别识别数识别车牌是什么原理

车牌自动识别原理基本是经过车牌捕捉、定位、软件截取、安装二值化、想用系统字符切分，不能直最后车牌OCR识别、接用结果输出，车牌车牌一般还会有字符识别后处理等几个步骤，识别识别数这几个步骤要协调处理才行，软件还要使用各种情况，安装比如，想用系统雨雪天气、不能直反光、接用阴阳车牌、车牌车牌晚上补光、污损车牌等具体实际情况进行各种优化，才能得到一个完美的车牌识别算法，如果做论文，可以直接用开源的一些东西去完善，如果实际应用，可以用商用的车牌OCR识别产品。

启智畅想车牌识别SDK特点：1、毫秒级识别车牌，彻底解决手工输入痛点，快速、准确；2、手机相机视频预览识别车牌，可提供安卓、ISO、Windows、Linux等系统识别，支持移动设备离线识别以及电脑客户端、服务器端识别；3、支持识别的车牌种类多，蓝牌、黄牌、新能源车牌均可识别，4、复杂场景车牌均可识别，适应性强，白天晚上、远距离、大角度都能快速准确的识别车牌；5、车牌识别SDK开发部整体不超过500K，识别率高达99%；

二、停车场识别记录是按车牌还是车身

停车场是识别车牌不是识别车。去停车场停放的车辆同一品牌相同型号的车辆有许多而车牌是安防的没有重复的。所以识别车牌才能确定车辆。

2、有没有停车场系统可以对车牌号码进行识别？

对于这两个系统首先来看看他们分别是怎么工作的。蓝牙卡系统只需要在出入口装一台读卡器车上再装上注册的蓝牙卡。车辆开进识别范围内后读卡器识别到蓝牙卡控制道闸开启。那么也就是说车上有卡的能被识别是小区内部车开门没卡的就不开门。那么如果有外来车辆或者没办卡的业主车就只能人工解决了。优点：内部车判断较准确安装环境要求低。缺点：

1.系统功能有限(只认有卡车局限安防大)；

2.后期成本高(车载蓝牙卡对于用户大的小区每车一个的话数量会直接提高成本而且用久了会没电失灵等需要更换的情况)；

3.安全安防低(看似稳定识别业主其实认卡不认车的系统只要有卡谁的车都一样放而卡是可以轻松取下交接。另外现在复制蓝牙卡太容易了。)4.管理和收费漏洞(没有注册卡的车辆只能依靠人工系统只认识卡不认识车这些因素可以有太多歪脑筋可以动。比如我用别人的蓝牙卡给没卡的车开门本来外来车的停车费就可以贪污偷逃费用私自放行)那么来说说车牌识别系统。出入口安装车牌识别相机车子开进摄像机拍摄范围触发拍照通过识别车牌号码作为判断放行的依据。缺点：设备安装环境有要求毕竟摄像头固定方向拍照需要固定一个角度使得所有通过这里的车辆的前车牌都能被拍到。识别技术做不到百分之百就意味着会有识别错的时候。设备贵些但是不用重复去买大量的卡其实差不多。优点：1.卡系统的管理漏洞和收费漏洞基本都能解决车牌号码是车辆的安防身份证。该收钱的车一辆跑不了底下人很难搞事情。2.内在车辆不同权限操作设定空间大可以延伸很多功能接入安防部车牌系统后安防车很容易被抓安全安防更高。

3、如何使用移动端车牌识别？

移动端车牌识别是指通过手机、平板电脑摄像头拍摄汽车牌照图像然后通过OCR软件对车牌颜色、车牌号进行识别的过程。

移动端车牌识别的功能特点：识别速度快只需0.5S；识别率高识别率高达98%；支持超大角度识别准确识别车牌；视频流识别“只需扫一扫快速识别车牌”；支持多平台应用完美支持安卓系统ios系统。提供Android开发JAR包iOS平台.a静态库开发包。

移动端车牌识别支持的车牌种类

蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新安防车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个安防化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等。

移动端车牌识别的典型应用：

1、停车管理：停车收费、车牌识别；

2、移动警务：巡逻执勤、安防执法；

3、车辆保险：车险移动查勘、车牌识别、车架号识别；

4、汽车服务：汽车维修保养

移动端车牌识别的两种工作模式

1、视频识别（手机镜头只需对准车辆车牌视频自动触发车牌识别输出抓拍图片和车牌识别结果）。

2、拍照识别（手机镜头对准车辆车牌之后需要手动点击抓拍按钮才进行车牌识别输出抓拍图片和识别结果）

4、停车场中的核心技术车牌识别系统是如何工作的？

停车场系统已经由模拟时代进入了数字时代以前的停车场系统不提了已经过时了现在的系统安装比以前简单了主要系统构成是电脑、道闸系统、车牌识别系统（分一进一出摄像头还有LED显示屏组成有带声音的）、感应线圈组成。

现在停车场系统的感应线圈是安装在道闸下面网络车牌识别摄像机集成图像识别和控制部分控制部分与道闸连接传递道闸开关信号！图像识别通过网络传输与电脑连接通过软件控制在摄像机图像里区域划线（车辆经过图像范围的线）。当车辆经过摄像机图像划线时候摄像机自动识别车牌和打开道闸进入停车场停车系统软件会自动算时间和计费。当车辆出场时摄像机会识别车牌记入要出场的车辆软件自动算时间和显示收费金额二维码扫码收费付款后道闸自动打开车辆经过感应线圈后道闸关闭。

5、停车系统摄像头无法识别车牌号不抬杆怎么办？

安防检查软件是否打开在监控界面第二检查摄像头照的角度是否和以前一样不一样的话调整摄像头的角度第三确定摄像头抓拍车牌的触发方式有视频触发和地感触发视频触发一般摄像机的角度调整好了就没有问题地感触发需要地感控制器在有车的时候对摄像机发出常闭信号如果地感控制器坏了或者地感线圈坏了就不会抓拍同样也不会触发开杆信号

三、我想用matlab做一个车牌识别系统,能不能直接用ocr()函数

可以使用MATLAB的OCR函数进行车牌识别，但是需要注意一些问题。

首先，OCR函数需要训练模型来识别特定字体的字符。对于车牌识别，需要训练OCR模型来识别车牌上的字符。如果您没有训练好的模型，需要先收集一组车牌图像和相应的字符标签，然后使用OCR训练器进行训练。这个过程可能需要大量的时间和计算资源。

其次，车牌识别还需要进行图像处理和字符分割等预处理工作。车牌图像通常包括噪声、模糊和变形等问题，需要使用图像处理技术进行预处理。字符分割是将车牌上的字符单独分割出来，通常需要使用形态学运算和阈值分割等技术。

最后，OCR函数可能会出现识别错误。对于车牌识别应用，识别错误可能会导致严重的后果，因此需要进行误差分析和纠正，或者使用其他更加准确的识别技术。

因此，使用MATLAB的OCR函数进行车牌识别需要进行大量的前期工作和后期调试，建议在使用之前充分了解车牌识别的相关技术和实现方式。

四、车牌识别软件

车牌识别软件，安装在PC上即可运行。可完成进出车辆识别抓图和对进出车牌信息进行常规的统计分析，并且支持车牌信息回查，提高管理水平。

软件原理

车牌识别是基于计算机视觉和模式识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。车牌识别过程包括图像采集、车牌定位、字符分割、字符识别等一系列算法运算，其运行流程如下：

图像采集：

通过模拟摄像机或高清摄像机对过往车辆进行实时、不间断记录、采集。

车牌定位：

车牌定位的准确与否直接决定后面的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别率的重要因素。

车牌定位算法的好坏，由车牌检出率来评估，目前市面上优秀的车牌识别系统，检出率能达到99%以上。

其核心是利用车牌区域的纹理特性，进行车牌定位，常用的车牌检测算法包括：利用梯度信息投影统计；利用小波变换作分割；车牌区域扫描连线算法；利用区域特性训练分类器的方法等。这些算法各有利弊，如何从复杂场景中提取出稳定可靠的车牌区域是一个难点。

字符分割：

在图像中定位出车牌区域后，通过灰度化、灰度拉伸、二值化、边缘化等处理，进一步精确定位字符区域，然后根据字符尺寸特征提出动态模板法进行字符分割，并将字符大小进行归一化处理。

字符识别：

对分割后的字符进行缩放、特征提取，获得特定字符的表达形式，然后通过分类器就可以对字符进行识别，常用的分类算法有神经网络，SVM等。

结果输出：

将车牌识别的结果以文本格式输出。

车牌识别软件应用领域

车牌识别软件可广泛应用于智能交通、公路卡口、停车场管理、电子警察等领域。

参考资料:ocr文字识别软件