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车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统核心为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。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。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作

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。

通过规范车辆档案登记，消除非社区业主和租户车辆登记，改善社区地面停车秩序系统投入使用前后的使用;对系统中的地下室车辆和地面车辆进行分类，以限制地下车辆的长期占用地面停车位;系统中耗时的车辆采用不同的收费标准，有效减少了夜间外来车辆停放在社区内。在车牌识别系统的帮助下，社区车辆管理方法的相关规定将在系统中得到巩固。同时，行业会和财产将认真履行职责，业主/车主将合作。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。目前，社区地面停车秩序井然，基本可以满足社区业主的正常停车。需求方面，很少有违规停车事件。