车牌识别
车牌识别行业已具备一定的市场规模，在电子、公路卡口、停车场、商业管理、汽修服务等领域已取得了部分应用，粗略估计，行业的潜在市场覆盖率为30%-40%左右(公路卡口比例高)。总体而言，车牌识别行业处于发展期。
车牌识别行业发展的主要在于技术，识别率是当前衡量技术的指标，直接决定了其在终端的应用价值。所以识别率的改进是车牌识别技术发展的方向，也是决定车牌识别能否取得更广泛应用的关键因素。当前普遍对外宣称的识别率是95%，高宣称白天达到。但实际各家的识别率都很难达到其宣称的标准。
车牌识别原理
车牌定位的主要工作是从静态图片或视频帧中找到车牌位置，并把车牌从图像中单独分离出来以供后续处理模块处理。车牌定位是影响系统性能的重要因素之一。目前车牌定位的方法很多，但总的来说可以分为两大类：
一、基于图形图像学的定位方法。
主要有（1）基于颜色的定位方法，停车场车牌识别系统，如彩色边缘算法、颜色距离和相似度算法等；（2）基于纹理的定位方法，淮北车牌识别，如小波纹理、水平梯度差分纹理等；（3）基于边缘检测的定位方法；（4）基于数学形态的定位方法。
二、基于机器学习的定位方法。
车辆检测
车辆检测可以采用埋地线圈检测、红外检测、雷达检测技术、视频检测等多种方式。采用视频检测可以避免破坏路面、不必附加外部检测设备、不需矫正触发位置、节省开支，而且更适合移动式、便携式应用的要求。
系统进行视频车辆检测，停车场车牌识别系统多少钱，需要具备很高的处理速度并采用的算法，在基本不丢帧的情况下实现图像采集、处理。若处理速度慢，则导致丢帧，使系统无法检测到行驶速度较快的车辆，同时也难以保证在有利于识别的位置开始识别处理，影响系统识别率。因此，将视频车辆检测与牌照自动识别相结合具备一定的技术难度
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