在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。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。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤
车牌识别对接系统
在实际工作场景中采集到的数字图像通常会因为外界环境、摄像设备、传输线路或保存精度等方面的原因，使其在进行预处理前受到各种噪声的污染。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。并且在图像处理过程中也可能会对图像产生噪声。噪声与我们想要处理的图像没有任何关联，还会对我们的处理产生不好的影响。所以，一般情况下我们会在进行图像处理前对图像采用滤波技术进行处理，常用的滤波方法有：中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
车牌的组成在我国都是一样的，由各地的省会简称、24 个英文字母以及10个阿拉伯数字组成的。当固定车辆进入时，摄像机接收图像，系统自动识别车牌号，车牌颜色，自动确定车型等，并记录信息，如数据库车辆的进入时间，然后判断车辆是内部车辆还是临时车辆如果车辆是由固定车辆系统自动释放，则不需要手动控制车门的开关。本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别的方法有很多，本文采用识别方法是神经网络，通过构造一个三层的神经网络对分割的字符进行识别。字符识别中对特征值的选取是非常重要的，特征值选取的好坏直接关系到识别的准确度。
车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向，它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。字符分割：使汽车牌照区域图像在直立方向上完成投影，然后得出汽车牌照图像的直方图，筛选出适合的阈值，挑选出字符及其背景。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别，从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看，该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。
同时，它可以有效地维护停车场的秩序。字符分割算法是通过对图形的扫描确定进入到字符区域的di一个像素点的坐标和出去图像区域的di一个像素点的坐标，以这两点的坐标确定字符的大致位置以及字符的高度。内部车可以实现不间断进入市场。外国车只需要支付费用，无需取卡/等复杂程序。车牌识别机的关键是识别率。由于获得的车牌图像的多样性以及诸如烟雾，雨，雪和不同阳光角度等许多因素的影响，车牌识别面临着巨大的挑战。但是，随着技术的发展，这些问题正逐渐得到解决。车牌识别摄像头可采用宽动态CMOS，基于车牌的局部曝光和图像控制的光填充技术，可自动跟踪光线变化，有效抑制光线和背光。特别是在夜间，它可以抑制汽车前照灯的干扰，使车牌清晰扫描，识别率达到99.58％，居。
（作者： 来源：）
