基于人工神经网络的算法有两种：一种是先对字符进行特征提取，然后用所获得特征来训练神经网络分配器；另一种方法是直接把图像输入网络，由网络自动实现特征提取直至识别出结果。实际应用中，车牌识别系统的识别率还与牌照和拍摄密切相关。牌照会受到各种因素的影响，如生锈、污损、油漆剥落、字体褪色、牌照被遮挡、牌照倾斜、高亮反光、多牌照、等等
因此，智能道闸，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。号码识别为了进行车牌识别，需要以下几个基本的步骤：1、 牌照定位，定位图片中的牌照位置；2、牌照字符分割，智能道闸生产，把牌照中的字符分割出来；3、牌照字符识别，智能道闸公司，把分割好的字符进行识别，终组成牌照号码。车牌识别过程中，牌照颜色的识别依据算法不同，智能道闸停车场，可能在上述不同步骤实现，通常与车牌识别互相配合、互相验证。
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