如何解决场景中诸多个性化功能点，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，小区车牌识别，重构车牌识别技术的落地应用新生态。在上亿张学习样本数据持续积累、深度学习算法不断进化的基础上，同时结合单个场景大量样本图片，针对性算法训练，解决特定场景识别难点。借助于扎实的领域积累，针对场景环境复杂、客户需求多样等问题，深睛对每个场景都进行了落地场景的设计，车牌识别道闸，为复杂场景赋予个性化功能设计，达成场景独有的特定功能，直击场景痛点，成功解决场景个性化需求难题。相信随着未来非交通领域的应用会带来新一轮的高速增长，车牌识别技术落地场景将会不断细分，个性化、定制化产品将会越来越多。
车牌识别技术的工作流程与原理。车牌识别技术是利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，智能车牌识别，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，后给出车牌的真实号码。
车牌识别系统的关键技术及算法。车牌字符识别算法的研究。基于模板匹配的字符识别算法该算法的步骤是，首先建立模板库，将待识别的字符进行二值化并将其化操作，南京车牌识别，然后作为输入模式的字符与所有的模板进行匹配，后选择佳匹配作为结果。算法的优点是，在预处理后的图片质量较高、车牌的倾斜程度较低、车牌的纹理特征清晰的情况下，这种算法识别的准确率较高，但是对字符细节信息的忽略导致了在识别相似字符时容易出错。
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