濮阳停车场车牌识别系统维修多重优惠「正大电动门业」

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。 

车牌字符分割主要后面的字符识别做准备，它是把车牌图像区域中的字符和数字一一地分割开，以便于后续处理中对单个字符进行识别。字符分割的方法[2]主要有：基于连通域标记的字符分割算法、灰度垂直投影分割的方法等。

车牌的字符识别

车牌字符识别是将分割开的单个字符进行匹配判断。常用的车牌字符识别方法主要有：基于模板的识别算法、基于BP神经网络的识别算法等。

随着高速公路系统新技术的高速发展，车牌识别技术已经成为交通应用方面的重要组成部分，切社会对其的应用也十分广泛，它不但在高速，隧道，桥梁等方面被广泛应用，而且也逐渐的被应用于小区，停车场等方面，也在电子和wei章拍照方面做出较大贡献，介于车牌识别技术的广泛应用，越来越过的国家也都致力于对其的研究，同时也提出了一些较好的办法。对于图像空间的所有像素点，在经过MeanShift算法迭代后，如果***终收敛于同一点，则停止迭代。但是，单方面而言其流程大概一致，关键差别在于前端采集系统图像的精度，和后端的算法处理。

当今社会，智能交通系统是道路交通的发展趋势。继续发展和不断完善的可视化智能交通监控系统，为实际应用车辆道路运输基础设施的管理系统奠定了良好的基础。入口处的摄像头采用智能传感技术，快速记录和识别车牌号码并自动通过，为车主节省宝贵的时间。智能交通系统，车牌自动识别系统是发展的一个很重要的方向。车牌自动识别技术可应用于道路收费系统，交通管理系统领域，起到节省人力成本，提高工作效率，完善管理制度等。随着汽车数量的迅速增加，车牌识别技术提出了巨大的经济价值和现实意义。