另一種是視頻模式下的圖像采集，外部不需要任何觸發(fā)信號(hào)，相機(jī)會(huì)實(shí)時(shí)地記錄視頻流圖像，該方法的優(yōu)點(diǎn)是施工方便，不需要切割地面鋪設(shè)線圈，也不需要安裝車檢器等零部件，但其缺點(diǎn)也十分顯著，由于算法的極限，該方案的觸發(fā)率與識(shí)別率較之外設(shè)觸發(fā)都要低一些。北京中全清茂科技發(fā)展有限公司經(jīng)過嚴(yán)格的算法優(yōu)化，這兩種圖像采集模式的識(shí)別率和穩(wěn)定性都。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割，進(jìn)而從字符圖像中分割出單個(gè)字符。字符識(shí)別：對(duì)分割出的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫(kù)模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。結(jié)果輸出：將車牌識(shí)別的結(jié)果以文本格式輸出。

在具體應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)通常會(huì)結(jié)合多種算法和技術(shù)來提高識(shí)別率，例如基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)、光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)等。此外，為了提高車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率，還需要考慮車牌的懸掛位置、角度、光線、遮擋等因素對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響。

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