智能車牌識別一體機工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。廣州智能車牌識別一體機工程

具體的工作原理和停車場所采用系統(tǒng)有關(guān)。作為當(dāng)下主流兩款車位引導(dǎo)系統(tǒng)，視頻車位引導(dǎo)除了起步晚于超聲波車位引導(dǎo)外，他們兩者又有哪些不同?停車場管理者又應(yīng)該如何抉擇呢?工作原理不同：辨別超聲波車位引導(dǎo)系統(tǒng)和視頻車位引導(dǎo)系統(tǒng)直觀方法是看停車位上方所使用的車位探測器。超聲波車位引導(dǎo)使用的是超聲波探測器。

移動端車牌識別實現(xiàn)的過程簡單為以下幾個部分：

圖像采集：通過智能手機攝像頭拍攝車牌圖像。

預(yù)處理：灰度化、二值化、邊緣增強、噪聲過濾、自動白平衡、自動曝光以及伽馬校正、對比度調(diào)整等。

車牌定位：在經(jīng)過圖像預(yù)處理之后的灰度圖像上進(jìn)行行列掃描，確定車牌區(qū)域，車牌切斜校正。

字符分割：在圖像中定位出車牌區(qū)域后，通過灰度化、二值化等處理，定位字符區(qū)域，然后根據(jù)字符尺寸特征進(jìn)行字符分割。

字符識別：對分割后的字符進(jìn)行縮放、特征提取，與字符數(shù)據(jù)庫模板中的標(biāo)準(zhǔn)字符表達(dá)形式進(jìn)行匹配判別。

結(jié)果輸出：將車牌識別的結(jié)果以文本格式輸出。