车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割算法的研究车牌区域定位完成之后，由于提取出来的车牌区域内的车牌图像可能存在倾斜现象，因此，在车牌字符分割之前，需要判断车牌图像是否倾斜。在车牌倾斜的情况下，需要准确的求得车牌的倾斜角度，然后把发生倾斜的车牌校正过来，为接下来的字符分割创造条件，这就是车牌的倾斜校正。常用的倾斜校正算法包括Radon变换、Hough变换。在车牌的倾斜校正完成之后，需要去除车牌的上下、左右边界，然后才能把车牌上的字符一个个的分割出来，得到一个单独的车牌字符图像，为后续的车牌字符识别做好准备，即车牌的字符分割。

车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符分割当车牌的一个汉字字符被分割出来之后，继续扫描车牌区域图像，当某一列的像素值为255的像素个数开始大于阈值1时，这一列就是车牌字符开始的位置，当某一列的像素值为255的像素的个数开始小于阈值1时，这一列就是车牌字符的结束位置。如此重复的下去，直到把车牌剩下的字符也分割出来为止。

如何解决场景中诸多个性的功能点，是当前车牌识别技术需要突破的桎梏。场景车牌识别相机无疑为车牌识别技术打开了新的窗口，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在车牌识别一体机的研发过程中，团队成员对复杂场景的深度理解是极为重要的。只有具备丰富行业研发经验，并深度发掘场景需求，才能将理论与实践相结合，立体化探索多个场景的痛点与难点，聚焦客户关注点，为产品设计指明方向。对此，深睛车牌识别率1先做出了应对方案，基于多年行业积累，对各个细分场景不断调研、摸索，于行业内推出了五款针对细分场景的车牌识别一体机，自动车牌识别，旨在帮助车牌识别一体机更好地落地到复杂场景中，满足场景特定功能需求，助力各行业数据化管理、智能化管理、可视化管理进一步升级。

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