识别的方法，可以选择的有*网络法和模块匹配法等。字符的识别是将字符进行分类，把汉字、数字字母及数字输入不同的网络进行训练测试。在这里，对车牌定位的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。车牌包含的信息是多个字符，想要对车牌进行识别，首先我们需要将车牌的多个字符进行分割处理。字符分割技术将车牌的多个字符分割为单一字符，我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有*网络法和模块匹配法等。目前重要的是必须提高系统的识别率。
车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度，停车场车牌识别系统维修，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。但是车辆如果严重chao速，摄像设备所拍到的图像的清晰度很差，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此，停车场车牌识别系统商家，研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。
chao速的车辆的拍照得到的图片质量比较差，车牌自动辨认系统在车牌辨认上的方便和快捷性比人工车牌辨认强得多，濮阳停车场车牌识别系统，它不仅蕴含着非常大的经济价值而且对社会的发展也有很大的推动作用，因此对车牌自动辨认中的图像处理方法的改进是很有必要的。车牌定位技术就是将上述特征经过一定的变换与处理后，使之能作为车牌定位的依据。
目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于pc机平台两种研究方向。入口处的摄像头采用智能传感技术，快速记录和识别车牌号码并自动通过，为车主节省宝贵的时间。传统的基于pc平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。可见，在实际交通管理应用中，基于pc机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于pc平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于mcs-51单片机的车牌识别系统。
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