车牌识别系统采用高度模块化的设计，将车牌识别过程的各个环节各自作为一个独立的模块。
1。
车牌切分模块车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜色、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。
这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。
2。
车牌识别模块在车牌识别系统中，通常采用多种识别模型相结合的方法来进行车牌识别，构建一种层次化的字符识别流程，可有效地提高字符识别的正确率。
另一方面，在字符识别之前，使用计算机智能算法对字符图像进行前期处理，不仅可尽可能保留图像信息，而且可提高图像质量，提高相似字符的可区分性，保证字符识别的可靠性。

停车场道闸的调试方法。
1。
采用全无线控制方法，汽车道闸系统，即安全又方便，您只要将接入220V电源和将外壳保护接地，就即可进入工作状态，避免繁杂的布线、配线工作。
2。
采用特殊平衡机构设计，铝波箱连体，使闸杆慢起动，快动行，慢停止，使整机芯低噪音，散热快，运行平稳耐用，无惯性等特点。
3。
该道闸具备多种接口，您可接入车辆检测器（地感）、红外对射等附件，随满足道闸安全方面的要求，也可接入收费系统实现自动管理（需选配）4。

车牌识别系统的关键技术及算法。
对车牌图像进行图像形态学操作：图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像处理中消除噪声的不可或缺的操作，其处理的结果的好坏将直接影响到对后续图像进行处理和分析的有效性和可靠性。
常用的滤波操作方法有很多种，如中值滤波、形态学滤波、高斯滤波、双边滤波等。
我们在这里介绍一下中值滤波和本文所研究系统采用的形态学滤波。

安徽汽车道闸系统-合肥新高识别率高(图)由合肥新高电子有限公司提供。
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