台前停车场车牌识别系统维修诚信企业「正大电动门业」

在车牌识别的整个过程中，为了达到字符识别的目标从提取的车牌图像中分割出字符的工作室***的，阀值分割，目标与背景区别，车牌字符倾斜校正，单个字符切割以及字符的化都是图像字符分割的主要工作。

车牌图像阀值分割：阀值分割主要是基于像素的一种图像分割方法，主要目的是选择一个合适的灰度值T将图像所有的灰度值相比较，大于T和小于T的分别归类，在识别系统中图像经过预处理，质量有所提高，且背景干扰不严重我们通常使用zui大类间方差法（Otsu法）进行分割其方法原理如下：

智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下：

1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，相机便会拍下车辆图像；

2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作；

3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割；

4）对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经化后输入字符辨认系统进行对比分析。

图像预处理模块：是指车牌识别系统对所拍摄的汽车图像进行灰度化和边缘检测处理。在自然条件下外界太阳光照往往不均匀，光线强度也是不断变化的，特别是有chao速情况，在此条件下，被摄像机拍摄到的汽车图像往往是不清晰甚至是模糊的，为了得到清晰的图像此时须要对车辆图像其进行图像增强处理；汽车自动检验设备配有车牌的识别系统，其自动性能不断增强，这样大大减少了车辆检验的整体时间，从而使待检汽车排队的长度缩短，取得了明显的社会效益与经济效益。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。

停车管理行业这几年发展迅速，各大厂家竞争激烈，具备智能管理功能的产品是未来发展的重点。从人们的一个体验上来说，无人值守停车场车牌识别系统是车主很受欢迎的一套智能停车场管理系统之一。无人值守势必要求改变原先需要人工干预处理的过程，通过更加智能化的方式来替代和解决。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。因此，停车场实现真正的无人化管理，是停车场车牌识别系统发展的一大趋势。