车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学去运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除
车牌号识别
车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下准确定位车牌位置，基于改进Isotropic Sobel边缘检测算子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进Isotropic Sobel边缘检测算子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用Otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态学去运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。
许多大型停车场的日常车流很大，数据量也很大。 这就要求智能车牌识别系统的安全性有着很高的要求。 选择的智能车牌识别系统制造商可以为停车场提供安全的保护，使业主放心，停车场管理员省心。
智能车牌识别系统作为智能化时代下的产物，未来的发展不可，其将成为停车场管理进步的重要部分。如今，众多停车场设备厂家不断，以实现无人化值守停车场为目标，发展，为人们提供智能、安全、便捷的停车生活
影响车牌识别成像的因素
车辆来往方向不同 对于因车辆运行而形成的大角度，个别厂家的车牌识别系统对于此种情况的处理效果并不理想，该问题在有转弯和出入口较宽的停车场显得尤为明显，当然通过对车牌识别摄像机的高度和角度的控制，可以减少大角度的弧度，但是并不能完全解决这个问题，德立达停车场车牌识别系统就有效的解决的这一问题。
背对光线 对于顺逆光而言，可以通过局部曝光、强光抑制等智能控光技术调整摄像机的曝光参数从而实现优异的成像自动控制。
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