在實(shí)際工作場(chǎng)景中采集到的數(shù)字圖像通常會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境、攝像設(shè)備、傳輸線路或保存精度等方面的原因，使其在進(jìn)行預(yù)處理前受到各種噪聲的污染。并且在圖像處理過(guò)程中也可能會(huì)對(duì)圖像產(chǎn)生噪聲。噪聲與我們想要處理的圖像沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)，還會(huì)對(duì)我們的處理產(chǎn)生不好的影響。以形態(tài)學(xué)和有關(guān)的邊緣檢測(cè)作為基礎(chǔ)的定位方式，核心為五方面的基礎(chǔ)流程。所以，一般情況下我們會(huì)在進(jìn)行圖像處理前對(duì)圖像采用濾波技術(shù)進(jìn)行處理，常用的濾波方法有：中值濾波、均值濾波、高斯濾波等。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)近幾年發(fā)展火熱，在各地已經(jīng)有實(shí)際的應(yīng)用，其應(yīng)用范圍主要在車(chē)輛檢測(cè)、城市交通管理、收費(fèi)管理、公路超限治理等方面，前景廣泛。汽車(chē)自動(dòng)檢驗(yàn)設(shè)備配有車(chē)牌的識(shí)別系統(tǒng)，其自動(dòng)性能不斷增強(qiáng)，這樣大大減少了車(chē)輛檢驗(yàn)的整體時(shí)間，從而使待檢汽車(chē)排隊(duì)的長(zhǎng)度縮短，取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。車(chē)牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒(méi)辦法識(shí)別了，因此，我們需要對(duì)車(chē)牌的顏色予以區(qū)分。基于車(chē)牌識(shí)別的智能管理系統(tǒng)能夠更好地解決現(xiàn)行管理中面臨的種種難題，在各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用。

在日常生活中，車(chē)牌識(shí)別的技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用相對(duì)普遍，技術(shù)相對(duì)成熟，人工智能的應(yīng)用提高了車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確率。而對(duì)于車(chē)牌識(shí)別算法的廠家來(lái)說(shuō)，如何延伸對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的識(shí)別范圍，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的識(shí)別是市場(chǎng)所需。對(duì)于車(chē)牌本身是一連串的字符，不容易識(shí)別，因此，首先需要對(duì)字符進(jìn)行分割，將一連串的字符分割成一個(gè)一個(gè)的字符。如何選擇一個(gè)好的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)就成為重要任務(wù)。從技術(shù)上評(píng)價(jià)一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)好壞的標(biāo)準(zhǔn)又有哪些?

開(kāi)始是車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率，一個(gè)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)是否實(shí)用，其重要的指標(biāo)是識(shí)別率。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)采用200W高清車(chē)牌識(shí)別攝像機(jī)對(duì)進(jìn)入停車(chē)場(chǎng)的車(chē)輛進(jìn)行抓拍，上傳計(jì)算機(jī)處理，可脫機(jī)工作。

無(wú)需經(jīng)傳統(tǒng)視頻采集卡處理，減少圖像信息的損失，車(chē)牌識(shí)別率高、識(shí)別速度快、識(shí)別功能全、使用方式靈活。

支持牌照類(lèi)型：普通藍(lán)牌、黑牌、黃牌、雙層黃牌、新能源車(chē)牌、港澳進(jìn)出大陸車(chē)牌;

適用場(chǎng)合:

適用于所有停車(chē)場(chǎng)、高速收費(fèi)站、港口、海關(guān)口岸、物流園區(qū)、醫(yī)院、商場(chǎng)等各類(lèi)出入口及各種卡口對(duì)車(chē)輛車(chē)牌識(shí)別及能脫機(jī)使用的場(chǎng)合。