人工神经网络技术。近几年来，计算机及相关技术发达的一些开始探讨用人工神经网络技术解决车牌自动识别问题，例如1994年m.m.m.fanhy等就成功地运用了bam神经网络方法对车牌上的字符进行自动识别，bam神经网络是由相同神经元构成的双向联想式单层网络，每一个字符模板对应着一个bam矩阵，通过与车牌上的字符比较，园区收费系统，识别出正确的---码。
这种采用bam神经网络方法的缺点是无映解决识别系统存储容量和处理速度相矛盾的问题。
车牌识别系统(vehicle license recognition，园区收费系统价格，vlpr) 是计算机视频图像识别技术在车牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，园区收费系统报价，电子收费(etc)系统中，也是结合dsrc技术识别车辆身份的主要手段。
车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，园区收费系统，较新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。
1.车牌识别系统算法的准确度
想提高车牌的识别率，对于车牌识别系统的算法准确度要求会---。目前市场上的车牌识别---机都会有自己的算法，但车牌识别---机在不同的环境条件下会受到影响，所以环境对车牌识别有很大的影响。
2.受天气环境影响
当车牌识别---头在室外使用时，太强的光线会导致车牌反射，识别率会降低，并且夜间因缺乏照明需要辅助照明。其次是遇到大雨，大雪等天气，车牌识别率也会比平时略有下降。
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