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，智能道闸停车场，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，上海智能道闸，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
实际拍摄过程也会受到环境亮度、拍摄方式、车辆速度等等因素的影响。这些影响因素不同程度上降低了车牌识别的识别率，也正是车牌识别系统的困难和挑战所在。为了提高识别率，除了不断地完善识别算法还应该想办法克服各种光照条件，智能道闸厂家，使采集到的图像利于识别。技术路线编辑 ---采用计算机视觉技术识别车牌的流程通常都包括车辆图像采集，车牌定位，字符分割，光学字符识别
因为它具有以上特征，停车场智能道闸，所以无论是在什么场所，都能够运用，省去人工办理，让停车场节约办理本钱。当然，在其装置过程中也有必定的讲究，正确装置才能发挥其应有的特征。
面临不同的停车场形式，装置车牌识别系统也有所差异，归根到底都是为了能够快速的输出车牌识别成果，拍到高的车牌图片。
一、直道安装车牌识别系统
停车场直的车道是较抱负的装置环境，车辆在驶入辨认区域时，能够获得高的相片。
1、施工时车牌识别系统和道闸能够装置在车道的同一侧，但车牌识别系统要装置在道闸前，间隔不小于30cm，以防止设备间的相互搅扰
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