由於車牌識別是內蒙古車牌識別係統的關鍵的一步，隨著玉米视频污的不斷發展，對車牌識別係統的要求越來越高，車牌識別功能也越來越強。字符識別的準確性對車牌識別係統性能的影響很重要。

　　根據視頻檢測模式建立的車牌識別係統，要求車輛在工作時可以實時監測闖紅燈、不按導向車道行駛、不按規定車道行駛、逆行等違法行為。識別率一般需要在白天達到90%，晚上達到85%，80%，所以今天的車牌識別係統越來越強。

　　基於模板匹配的字符識別方法、基於神經網絡的字符識別方法、基於字符特征的識別方法、基於統計分類器的字符識別方法等都屬於傳統的車牌字符識別方法。

　　一款新車牌識別攝像頭字符識別基於HOG功能的功能側重於同構形信息的分布，在抵禦同構形變化方麵優勢明顯。利用字符形信息好的識別字符，車牌往往比較髒，字符能表示不同程度的變形、模糊、斷裂，但基本能保留字符形，有效克服外界環境的幹擾。

　　轉換成揚聲器二進製碼不但能夠抵禦噪音幹擾，還能夠降低噪音對鑒別的影響。鑒別速度快，能夠根據外部或操作計算特性中間的間距。該算法提取字符圖象的hog特性，將特性轉換成揚聲器二進製碼，並表明字符圖象的指紋信息。

　　基於HOG特性的字符識別算法具有較高的字符識別精度，具有較強的字符噪聲抗幹擾能力，識別速度快，應用前景廣。在文字圖像識別文字模板庫中的指紋信息進行比較，找到小的文字模板。對應該字符模板的類別是字符識別結果。

　　車牌識別攝像頭拍攝的照片清晰反映了車牌號碼、漢字、車型、貨物裝載等車輛的特征。

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