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在現(xiàn)代生活中，車輛是我們出行的重要代步工具，私家車已經(jīng)十分常見。由于大連道閘車流量的增加，管理工作也就變得更加困難，依靠人工識別更是難上加難。
大連道閘軟件核心包括車牌定位算法、車牌字符分割算法和光學(xué)字符識別算法等。某些車牌識別系統(tǒng)還具有通過視頻圖像判斷是否有車的功能稱之為視頻車輛檢測。一個完整的車牌識別系統(tǒng)應(yīng)包括車輛檢測、圖像采集、車牌識別等幾部分。
大連道閘車牌識別是現(xiàn)代設(shè)施管理中的重要工具，能夠?qū)硗能囕v進行認(rèn)證以及記錄，方便管理。通常來說，車牌識別是對數(shù)字的識別，通過數(shù)字識別與數(shù)據(jù)庫對應(yīng)并且進行記錄。
針對字符圖像的特征提取的方法多種多樣，有逐像素特征提取法、垂直方向數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征提取法、基于網(wǎng)格的特征提取法、弧度梯度特征提取法等。這些特征對一般噪聲不敏感，選取的特征能夠反映出圖像的局部細(xì)節(jié)特征，方法相對簡單，然而在實際應(yīng)用中，由于外部原因的存在常常會出現(xiàn)字符模糊、字符傾斜等情況，從而影響識別效果。
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