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車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的系統(tǒng)，其建造過程主要包括以下幾個(gè)步驟：
1. **數(shù)據(jù)采集**：首先，需要在各種環(huán)境條件下安裝高清晰度攝像頭，車輛經(jīng)過時(shí)的車牌圖像。
2. **圖像預(yù)處理**：對(duì)采集的圖片進(jìn)行去噪、增強(qiáng)對(duì)比度、矯正角度等操作，確保車牌區(qū)域清晰可見。
3. **車牌定位**：利用圖像處理算法（如模板匹配或深度學(xué)習(xí)方法）確定車牌在圖像中的位置。
4. **字符分割與識(shí)別**：對(duì)定位后的車牌區(qū)域進(jìn)行字符分割，然后通過OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)識(shí)別出每個(gè)字符，可能涉及到漢字、字母和數(shù)字的識(shí)別。
5. **特征提取與匹配**：對(duì)識(shí)別出的字符特征進(jìn)行編碼，通過匹配數(shù)據(jù)庫中的模板或使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比對(duì)，確認(rèn)車牌號(hào)碼。
6. **結(jié)果輸出與存儲(chǔ)**：將識(shí)別結(jié)果輸出，同時(shí)記錄到數(shù)據(jù)庫中，用于后期查詢和管理。
7. **持續(xù)優(yōu)化與更新**：系統(tǒng)會(huì)根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，提高識(shí)別準(zhǔn)確率，適應(yīng)不同地區(qū)、不同字體的車牌。
整個(gè)過程依賴于強(qiáng)大的計(jì)算資源和的算法支持，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地識(shí)別車牌信息。
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