车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。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
物流车牌识别对接系统
车牌的底色检测
车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。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。所以目前现有的车牌识别系统都存在因环境变化而产生的识别率变化的问题。
自从这一方法提出以来，获得了很大发展，各国也纷纷制定智能交通发展战略，目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。车牌自动辨认系统产品的主要性能指标是辨认率和辨认速度，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。
汽车牌照发展几年来，已经得到很多消费者青睐，并广泛应用。它能够自动、实时地检测车辆，识别汽车牌照，从而达到更高的智能化管理。车辆的牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，使收费管理更科学与严密。居民对生活质量的要求和对公共安全秩序的要求及其不断完善，停车场管理和控制行业发展迅速。
该系统将获得的机动车所有的图像实行串连处理后，会用数字字符的方法输送得出的信息，这样不仅存储空间少，而且操作更加便捷。由此看来该课题研究的内容发展空间很广泛，它的速度与方便性是人工汽车牌照识别远远达不到的，这对交通发展领域有深远的影响。
文章对计算机图像处理、人工智能、模式识别等车牌识别的背景知识进行深入研究，摸索出了用数字图像知识进行车牌识别的方法并重点研究，对在较为复杂的背景下的车牌定位、字符分割的车牌字符识别算法进行了重点研究，在识别上取得了良好效果。
为了方便车辆的进出，提高车辆的交通速度，确保公司的安全，公司近新增了自动车牌识别系统。系统投入运行后，所有进出公司的车辆将通过车牌识别自动开门。该系统实现过程1.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;当临时车辆进入时，系统将定时并自动将数据库输入数据库;第二，在出口部分，车辆到达停车场的出口区域。摄像机自动识别号，车辆颜色，并输入出口信息，然后判断车辆类型。它是把分割后的单个字符区域与预置的标准字符集进行匹配处理，取标准字符集中相似度的字符作为识别结果。如果是内置汽车，根据用户设置，系统直接提升释放或确认释放。
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