车牌辨识既然是"系统",当中软硬件架构的好坏,当然会影响"呈现的结果".至于什么样的软件跟硬件,适合什么样的环境,这就因环境而异.
车牌识别收费系统的操作人员文化程度不同,所以界面一定要简单大方,容易操作;车牌识别收费系统可根据不同的停车场需求进行定制;各地区收费政策不同,根据不同时段收费的;种种因素取决于，一个成熟而的生产厂家，坚持不懈的坚持自主研发创自有品牌的发展战略。
字符识别的难点之一。易混淆字符包车牌识别结果输出接口数据将车牌识别结果以文本格式输出，包括车牌号，车牌颜色，车牌识别系统字符识别对分割后的字符的灰度图像进行归一化处理，特征提取，然后经过机器学习或与字符数据库模板进行匹配，后选取匹配度高的结果作为识别结果。目前比较流行的字符识别算法有：模板匹配法、人工网络法、支持向量机法和分类法等。模板匹配法的优点是识别速度快、方法简单，缺点是对断裂、污损等情况的处理有一些困难；人工网络法学习能力强、适应性强、分类能力强但比较耗时；支持向量机法对于未见过的测试样本具有更好的识别能力且需要较少的训练样本；分类法能侧重于比较重要的训练数据，识别速度快、实时性较高。
如今很多场合都在使用车牌识别系统，园区、停车场、高速收费站等，车牌识别一体机可以有效解决车辆通行过程中遇到的缴费、安全等问题，给这些使用场合带来了很多便利。如今很多厂家都在生产和售卖车牌识别一体机，那如何辨别一个车牌识别系统的好坏呢？
车牌识别一体机的工作原理是利用车辆的静态图像或动态视频自动识别车牌的数目和颜色.因此,一套的自动车牌识别一体机应该能够对车辆进行检测,采集车辆图像,识别车辆的数量.
值稳定性：对于一套车牌识别系统来说,系统的智能水平与系统开发人员使用的算法是分不开的.一个好的识别系统在算法上是高度的,因此它在成像和识别上都有很高的稳定性.总之,虽然车牌识别系统的精度有一定的浮动范围,但对于白天和黑夜的视力、恶劣天气和相差不大,可以在任何环境条件下都能保持一定范围内的识别精度.
支持硬件环境的干扰：如车牌识别一体机安装在室外环境中,所以难免会遇到风雨雷电等自然恶劣环境，但是一个好的车牌识别一体机对于恶劣的自然环境是有很强的抵抗作用的。
现场测量：确定一套车牌识别系统是的，应该尽可能的进行现场测验。由于户外环境是不正常的，所以如果测试只有一天时间，不能真实、准确地反映系统的性能，如果在动态环境下经过长时间的测试,可以充分了解车牌识别系统的图像信息的分析能力,如识别精度的条件。
在以上三个方面,有助于对车牌系统选择时系统的判断.另外,硬件设施的硬件架构是否、度是否高,同时由于不同的材质可以适应不同的硬件环境,因此,选购时更多的取决于现场的真实环境,供自己使用。
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