對圖像預處置
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車牌識別中車牌定位之前普通要對圖像做預處置，然后再停止車牌的定位、分割、辨認等局部。由于得到的車牌圖像可能含有較多噪聲，或圖像比照度不強、車牌被局部遮擋、車牌處呈現(xiàn)污點、變臟、含糊褪色、有其它字符區(qū)域干擾、以及呈現(xiàn)因運動產(chǎn)生的圖像含糊失真等狀況，所以定位算法完成起來有較多艱難。關于字符分割，則可能存在光照不均、污跡嚴重、車牌傾斜、比照度小、牌照褪色、牌照字符粘連等不利要素，這樣就需求研發(fā)與之順應的算法。如算法能順應各種復雜環(huán)境和有噪聲、車牌遮擋、車牌傾斜等情況的話，那就能夠大大進步車牌辨認的概率。
車牌識別系統(tǒng)(VehicleLicensePlateRecognion，VLPR)是指能夠檢測到受監(jiān)控路面的車輛并自動提取車輛牌照信息(含漢字字符、英文字母、阿拉伯數(shù)字及號牌顏色)進行處理的技術。車牌識別是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分之一，應用十分廣泛。它以數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺等技術為基礎，對攝像機所拍攝的車輛圖像或者視頻序列進行分析，得到每一輛汽車的車牌號碼，從而完成識別過程。通過一些后續(xù)處理手段可以實現(xiàn)停車場收費管理，交通流量控制指標測量，車輛定位，汽車防盜，高速公路超速自動化監(jiān)管、闖紅燈電子、公路收費站等等功能。對于維護交通安全和城市治安，防止交通堵塞，實現(xiàn)交通自動化管理有著現(xiàn)實的意義。
車牌定位
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從整個圖像中準確地檢測出車牌區(qū)域，是車牌識別過程的一個重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會直接導致終識別失敗。由于復雜的圖像背景，且要考慮不清晰車牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當成車牌，所以如何排除這些偽車牌也是車牌定位的一個難點。為了提高定位的準確率和提高識別速度，一般的車牌識別系統(tǒng)都會設計一個外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境設置不同的識別區(qū)域。
字符分割
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定位出車牌區(qū)域后，由于并不知道車牌中總共有幾個字符、字符間的位置關系、每個字符的寬高等信息，所以，為了車牌類型匹配和字符識別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個字符分別提取出來，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類從而去除車牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類和模板匹配等。污損車牌和光照不均造成的模糊車牌仍是字符分割算法所面對的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問題。
小區(qū)出入口
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車牌識別還有小區(qū)的出入口收費系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，主要作用就是可以識別進入到小區(qū)的車輛是否屬于本在小區(qū)進行注冊的小區(qū)業(yè)主的車輛，如果像是一些外來的車輛，那么就可以查相關的資料，同時還需要進行記錄進入的時間，到出小區(qū)的時候進行相應的收費根據(jù)。有了車牌識別系統(tǒng)之后，甚至能夠做到無人值守，而且來說配合支付寶或者是等第三方應用，這樣就能實現(xiàn)自動進行收費，比較常見于各大小區(qū)以及大型的超市。
個人停車車庫
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可能有不少人都有了屬于自己的私人車庫，就會有很多的個人的車庫，直接讓車庫門還有車牌識別系統(tǒng)之間進行聯(lián)動，只需要將自己的車開到門前，車庫的門就會自動打開，非常的方便有，比較常見的就是用車庫滑升門或者是渦輪硬質(zhì)快速卷簾門來配合車牌識別系統(tǒng)。
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