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车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和人工智能技术，通过对图像的采集和处理，获得***的wei章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。

车牌自动识别系统产品的主要性能指标是识别率和识别速度，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是因为摄像设备所拍到的图像的清晰度不够，也因为处理图像的技术也不够完善，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。除了光照和光线的影响之外，电子器件和外界环境所带来的噪声干扰也会造成车辆图像清晰度的下降，因此除了对图像进行图像增强处理外还需对原始车辆图像进行降噪处理。因此，研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。

车牌定位是指在经过图像预处理操作后的灰度图像中判断出车辆车牌所在的区域，而车牌分割是指在完整的车辆图像中把本设计所要的车牌区域的图像分割出来，为下一步的字符识别操作做准备。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的***过程。车牌定位和分割的***度将直接影响到终的字符识别的好坏。

车牌识别系统的各功能组成部分是该文研究的主要内容，详细内容如下。

数字的图像处理、车牌的智能识别、计算机技术这几部分是智能识别体系的根本，该体系借助汽车牌照具有wei一性这一特点，在摄像机抓拍图像之后马上对汽车牌照实行识别，后输送到计算机上存储信息，这就完成了对车牌的自动识别，这种识别方式大大降低了整个识别过程的复杂程度，提高了工作效率。本设计采用的是RGB模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与RGB模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。

需要改进的本地车牌识别系统已投入使用一年。尽管已经取得了一定的成果，但仍存在许多不足之处。有些需要供应商改进系统以改进，有些可以通过增强管理来改进，有些可能涉及修改车辆管理方法。首先，需要进一步改进系统相关功能。为了进一步提高车牌识别的准确性，有必要确保在正常情况下可以平稳地提升和释放注册车辆，以避免因识别错误而对临时停车收费或减少费用;提高地下室车辆地面停车时间的准确性;扫描支付功能等。其次，物业需要继续加强对员工的培训和管理。要进一步规范车辆登记，继续从***上严格控制。通过车牌提取，图像预处理，特征提取，车牌字符识别等技术，可以识别车辆品牌和颜色信息。必须坚决防止保安人员手动抬起杠杆并通过遥控装置释放车辆。第三，所有者在社区和车库的每日进出期间遇到任何问题。他可以随时通知行业会或财产。我们将总结这些问题，并在适当的时候与供应商捷顺科技进行沟通，以寻求解决方案。