在當(dāng)前比較流行的物流研究中，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的自動(dòng)識(shí)別與實(shí)時(shí)采集更是物流信息系統(tǒng)（LMIS，Logistics Management Information System）的存在基礎(chǔ)，因?yàn)?，物流過程比其他任何環(huán)節(jié)更接近于現(xiàn)實(shí)的"物"，物流產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)比其他任何工況都要密集，數(shù)據(jù)量都要大。

車牌識(shí)別系統(tǒng)可以大大提高車輛出入檢查的效率，是有效的車輛出入檢查管理系統(tǒng)。它可以幫助管理者檢查車輛的出入情況，提高車輛出入檢查的效率，縮短檢查時(shí)間，改善檢查的度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的管理。

車牌識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率較高。

1. 使用深度學(xué)習(xí)算法，如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、深度受限玻爾茲曼機(jī)（DBM）等，提高車牌識(shí)別準(zhǔn)確率；

2. 針對(duì)車牌圖像質(zhì)量受到外部環(huán)境因素影響，可引入圖像增強(qiáng)技術(shù)，如對(duì)比度增強(qiáng)、銳化、亮度增強(qiáng)等，提升車牌識(shí)別準(zhǔn)確率；

3. 采用改進(jìn)的自適應(yīng)閾值分割算法，實(shí)現(xiàn)車牌的準(zhǔn)確識(shí)別；

4. 利用車牌識(shí)別中的光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的車牌號(hào)識(shí)別；

5. 引入邊緣檢測(cè)算法，有效提升車牌文字的識(shí)別準(zhǔn)確率。

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