车牌识别系统的关键技术及算法。sobel边缘检---子：这样使得sobel算子对噪声有抑制作用，因此不会出现很多孤立的边缘像素点，不过sobel算子对边缘的定位不是很精1确，车牌识别系统，图像的边界宽度往往---一个像素，智能车牌识别，不适合对边缘定位准确性要求---的应用。与prewitt相似，sobel算子也是通过像素平均来实现的，也有一定的抗噪能力。值得注意的是它们都不是各向同性的，所以它们检测出来的边缘并不是完全连通的，合肥车牌识别，会有一定程度的断开。
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。车牌识别结果决策模块识别结果决策模块，具体地说，决策模块利用一个车牌经过视野的过程留下的历史记录，对识别结果进行智能化的决策。其通过计算观测帧数、识别结果稳定性、轨迹稳定性、速度稳定性、平均可信度和相似度等度量值得到该车牌的综合可信度评价，从而决定是继续---该车牌，还是输出识别结果，或是---该结果。这种方法综合利用了所有帧的信息，减少了以往基于单幅图像的识别算法所带来的偶然性错误，车牌识别道闸，---提高了系统的识别率和识别结果的正确性和---性。
pc端车牌识别sdk主要应用场景介绍。pc端车牌识别sdk目前可应用于windows、linux、arm、dsp、adi、wince、android等多种平台，是现在上支持平台种类1多的pc版车牌识别sdk。该产品还支持图片和视频流两种识别模式，可用于多种场景，适应性极强。充分利用的pc端车牌识别sdk，不仅提高了识别效率，也降低了交管部门、停车场管理者等的工作强度和繁琐性，为我国智能交通的进一步发展奠定了---的基础。
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