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。
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。
车牌识别系统软识别与硬识别的优势对比：
1、分析识别模式：硬识别系统：采用视频流分析识别，对监控范围内的视频流进行全天候实时分析;软识别系统：图片分析识别，对到达指订范围内的车辆进行拍照，再对照片进行分析;当车辆位置不佳时，识别易出错。
2、触发识别方式：硬识别系统：地感和视频触发可选，不需增加检测设备，无需破坏地面或增加工程，停车场车牌识别系统，24小时采集图像。软识别系统：地感、红外等外设车辆检测设备触发;需要一定的工程量。
3、智能算法模型硬识别系统：采用智能模糊点阵识别算法，准确率更高，识别率大于99.70%。很少需要人工干预。软识别系统：OCR/字型拓扑结构识别算法，宣城车牌识别系统，会频繁出现误识别情况，准确率低于90%。需要人工不断输入纠正后的号牌。
4、可靠性及稳定性：硬识别系统：专用识别器采用TI公司的高速DSP，高清车牌识别系统，双CPU控制，确保系统可靠性和稳定性。软识别系统：软件识别，容易频繁出现死机等情况，需经常重新启动电脑，造成间断性系统瘫痪。
5、识别速度：硬识别系统：整车车牌识别速度小于0.4秒，充分满足车流量大时的需要;软识别系统：整车车牌识别速度大于3秒，甚至更长，速度让人难以忍受。
车辆号牌的特殊性与重要性决定车牌识别系统成为城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分。车牌识别是利用车辆的动态视频或静态图像进行车牌号码、车牌颜色自动识别的模式识别技术。技术的核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。
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。
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