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在基于车牌识别的停车场管理系统中，针对内部车辆开放的场所，则固定用户或贵宾用户的车辆在出入停车场时，出入口摄像机自动抓拍车辆的车牌。
该方法利用从大量车牌样本中提取的特征，将弱分类器训练成一个强大的分类器，以确定车牌区域。但是实时道路环境背景复杂，无法完全清晰地将相似的矩形道路设施识别为车牌，因此在机器学习领域，有效地排除假牌，提高车牌识别的准确率，提高识别速度，一直是机器学习领域的一个难点。
<span style="" font-size:10.5pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;"=""> 目前，基于模板匹配和基于神经网络的字符匹配算法是字符匹配识别的两种方法。在模板匹配算法的基础上，首先将待识别字符二值化，将其尺寸缩放为字符数据库中模板大小，然后与所有模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。针对该匹配算法稳定性差、时间开销大等缺点，提出了基于关键点的匹配算法。该算法首先对识别字符进行关键点提取，然后去除关键点，后确定字符的分类。该算法只利用字符关键点来匹配，因而提高了识别速度，同时又具有较高的识别率。
晋中智能停车场车牌识别系统销售-配件齐全
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