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随着社会发展和科技进步，现代人对于出入通行要求更加智能、方便，现代物业对于出入管理的人性化、集中化、安全性的要求也越来越高。
工作效率的提高，资源的优化配置，社区的现代化管理，以及服务的及时、安全需求，让管理从传统的半人工、半自动化式，逐步向人性化、信息化、智能化等方面进行转变。
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车牌识别系统是能监控路面的车辆并自动提取信息进行处理的技术，当车辆驶入车牌识别系统抓拍区域，会触发车牌识别一体机抓拍车辆的的图像并自动识别出车牌号。
是车牌识别系统中核心部分，能够监控和抓拍过往车辆，自动根据视频流或者图片识别出车牌号码。
主要用于解决由于光线不足导致对车牌识别率的影响，可根据环境来选配不同强度的补光灯。
车牌号自动识别系统的安装可以分为以下几个步骤：
1.硬件准备，需要一台具备高清摄像头和图像处理芯片的计算机。同时还需要将上的反光膜去除或使用特殊相机拍摄时进行去偏置预矫正以保证拍照清晰度；并利用软件对原始数字图片进行处理以提取特征点和边缘并进行定位、缩放及校正以确保系统终输出的正确性（如式）。在开发环境搭建完成后即可开始进入实验部分了，首先用标准测试样张与自己拍出来的真图做比较调参(阈值啊什么的)。得出结果为通过率，这里需要注意的是过爆或者不识别的算失败，其他都计入通过率里面去了所以得出的数据是虚高有点水的但是作为机器学习的入门项目这个成绩还是不错的哦！当所有参数设置完成之后就可以正式投入使用了非常不错的一个小demo呢~感兴趣的同学可以试试看啦！
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