我们平时开着车从小区出来都会在门卫口，刷卡，在我们面前的横杆就自动的起来给我们放行了，这就是车牌识别是不是感到很神奇，下面就让艾威尔带你来了解一下车牌识别的软件是什么样的！

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

随着现在科技的发展，人们现在生活中用到的设备或者是系统都是非常便捷的，车牌识别系统现在在我们的生活中经常的常见，车牌号牌是车辆唯.一的身.份证，它的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中比可或缺的重要组成部分，下面就让艾威尔带你来了解一下车牌识别！

高分辨率与识别速度的矛盾　

从模拟相机到高清相机，也会引发图像的高分辨率与识别速度相矛盾的问题。高清的优势不言而喻，但是任何事情都是两面的，在车牌识别时主要体现为：高清图片由于图片覆盖面广，可能会同时在图片中出现多个车牌的识别。这就对车牌识别的速度要求很高，停车场车牌识别系统对于高清视频流码流过大，还会因对识别系统资源占用需求过大而分析起来会出现处理速度过慢的问题，这可能导致出现漏车现象，而难以实现对车辆抓拍率和车牌识别准确率的提升。

停车场车牌识别系统的顺应性急需增强　　

目前我国的停车场车牌识别系统产品都要求所辨认的车牌大小固定，而对过大和过小的车牌普通都不能.确辨认。这样就形成对视频触发的状况下局部车牌无法被辨认的问题。此外，在有些现场环境中，由于受外界条件的影响，无法将相机架设在最.合理位置，会形成图片中车牌不同水平的偏移。　

车牌识别系统的在识别我们车牌的时候，大家有没有觉得很神奇，就这样识别了车牌，下面艾威尔带大家了解车牌识别系统的物理和电器参数

1.机箱尺寸：155mm × 139mm × 75mm

2.平均无故障时间：MTBF ≥ 30000 小时

3.相对气压：86KPa~106Kpa

4.环境温度：-40~70℃

5.相对湿度：5%~90%

6.功耗： <10W

7.工作电压：AC 220V ± 10% 50Hz

8.设置了2个LED指示灯，用来显示设备的工作状态；

9.在设备的背板上包括一个220V电源输入接口、接地柱、电源开关。