如何解决场景中诸多个性的功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。
场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，重构车牌识别技术的落地应用新生态。
在上亿张学习样本数据持续积累、深度学习算法不断进化的基础上，合肥车牌识别，同时结合单个场景大量样本图片，针对性算法训练，完1美解决特定场景识别难点。
借助于扎实的领域积累，针对场景环境复杂、客户需求多样等问题，深睛对每个场景都进行了落地场景的设计，为复杂场景赋予个性化功能设计，达成场景独有的特定功能，直击场景痛点，成功解决场景个性化需求难题。
相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长，小区车牌识别系统，车牌识别技术落地场景将会不断细分，个性化、定制化产品将会越来越多。

在车牌的字符分割中，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，例如图像的噪声、车牌的定位不精1确、字符的粘连、汉字的不连通等。
本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，为后续的精1确识别做好准备。
为了分割出相互独立的字符，车牌识别门禁系统，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。

解读车牌识别未来趋势。
在大数据时代，车牌识别技术已在多个领域中得到广泛应用，成功帮助众多汽车相关产业链构建大数据分析方案。
随着客户需求越来越趋于精细化、多样化，车牌识别系统道闸，复杂场景车牌识别技术正在受到越来越多的关注，场景车牌识别一体机将会成为未来车牌识别相机的发展趋势。
但是随着人工智能、云计算等技术的进一步发展，数据管理不断向智能化、个性化、化发展，通用车牌识别技术已渐渐不能满足客户的个性需求。

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