*定位是*识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位*位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的*定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，小区*识别系统，实现了*图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学去运算得到*的候选区域，利用*特征去除伪*。

影响*识别成像的因素

车辆来往方向不同 对于因车辆运行而形成的大角度，个别厂家的*识别系统对于此种情况的处理效果并不理想，该问题在有转弯和出入口较宽的停车场显得尤为明显，当然通过对*识别摄像机的高度和角度的控制，可以减少大角度的弧度，电子*识别系统，但是并不能完全解决这个问题，德立达停车场*识别系统就有效的解决的这一问题。

背对光线 对于顺逆光而言，可以通过局部*、强光*等智能控光技术调整摄像机的*参数从而实现优异的成像自动控制。

认可率

　　无论*识别系统是否实用，重要的指标是识别率。国际交通技术已被用作特殊识别率指标。要求是一体化24小时全天候的正确识别率为85%~95%。

　　为了测试*识别系统的识别率，安徽*识别，系统需要安装在一天24小时或更长时间运行的实际应用环境中，*识别摄像头，为至少1000辆流通的自然车辆收集*，并识别许可证。板图像和识别。存储结果以供检索。然后，您需要获得实际的车辆图像和正确的手动识别结果。然后可以计算以下识别率：

　　1、自然交通流量识别率=正确识别整数/实际通过车辆总数的总数

　　2、可识别的*百分比=人正确读取的*总数/实际通过的车辆总数

　　3、可以识别整张卡的正确识别率=整张卡正确识别的牌照总数/手动读取的牌照总数。这三个指标决定了*识别系统的识别率，例如可信度、误识别率等。中间结果是*识别过程。