车牌识别LPR系统系列文章汇总

简介 CloudNotes:一个云端个人笔记系统 领域建模篇 Web API篇 数据存储篇 桌面客户端篇 CloudNotes之桌面客户端篇:增强的笔记列表

移动端车牌识别ocr系统优点: 1.识别速度快:高度优化的车牌定位和识别算法,识别时间≤50毫秒(200万图片). 2.识别率:白天识别率≥99.7%:夜间识别率≥98%. 3.识别速度:单张图片识别时间≤50毫秒(200万图像). 4.像素宽度:60-400像素宽度. 5.特征识别:车牌颜色.车标类型.车身颜色. 6.车牌类型:普通蓝牌.普通黄牌(单层).双层黄牌.新式军车车牌.新式武警车牌.使馆车牌.农用车牌等各种规格汽车号牌. 7.专注于移动端车牌识别ocr软件的研发:文通是专业的OCR产

随着互联网的飞速发展,停车场系统也在渐渐的一代一代的跟新,传统的停车场系统架构早已抛到九霄云外了,现在的智能化停车场系统也逐渐满足不了人们生活的需求,随着车牌识别技术运用到停车场系统当中,大大改善了停车难问题,它和其他刷卡或者蓝牙远距离读卡停车场系统相比,有着不一样的魅力,这也是大受人们欢迎的原因,下面就来看看大受欢迎的车牌识别停车场系统究竟有什么魅力吧. 魅力一.在停车场内可以大角度识别 相较于电子警察等场景,大角度下的识别这一点是停车场与其它场景的最大区别,也是停车场环境下车牌识别技术的最大

在年尾用了几天的时间将2014年的所有工作都总结了一遍,将之前的文档综合了下. 以下是LPR系统,车牌识别的一些总结资料. 第一篇:LPR研究背景 汽车的出现改变了以往出行徒步和以马代步的时代,极大地改变了人们的生活方式,扩大了人们的活动范围,加强了人与人之间的交流.全世界的汽车拥有量呈爆炸性增长,汽车虽方便了我们的出行,但同时也造成了城市交通压力,应用现代科技解决汽车不断增长而出现的交通问题已经成为一项重要的研究课题,智能交通系统应孕而出. 智能交通系统(Intelligent Transpo

?第八篇:字符识别 车牌定位.车牌倾斜校正.车牌字符分割都是为车牌字符识别做的前提工作,这些前提工作直接关系到车牌识别系统的性能.车牌字符识别是车牌识别系统的核心部分,车牌字符识别的准确率是衡量车牌识别系统的一个很重要的指标. 一般字符识别的方法就是采用模式识别方法,简单的来说模式识别就是先通过提取输入模板的特征,然后通过模板的特征对样本进行分类,从而识别出样本.模式识别主要包括:数据采集.预处理.特征提取.特征匹配,其结构框架如图: 字符识别是模式识别的一个重要应用,首先提取待识别字符的特征:

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