车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。
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车牌定位是车牌识别系统的基础，其定位的准确与否直接影响到车牌的字符分割和识别效果，是影响整个车牌识别系统识别率的主要因素。车牌定位，即运用数字图像处理、模式识别、人工智能等技术对采集到的汽车图像进行处理，从而准确地获得图像中的车牌区域，其输入是原始的汽车图像，输出是车牌图像。
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在车牌的字符分割中，有许多因素会对车牌的字符分割造成影响，例如图像的噪声、车牌的定位不、字符的粘连、汉字的不连通等。本文介绍一种改进的水平投影算法，该算法能够克服这些因素造成的不良影响，并且能够准确的分割出车牌，为后续的识别做好准备。为了分割出相互独立的字符，对经过Otsu算法阈值化的灰度图进行分割。
车牌识别系统是城市智能交通管理系统中不可或缺的重要组成部分,有着广阔的应用前景.车牌识别过程涉及:车辆检测--图像采集--预处理--车牌定位--字符分割--字符识别--结果输出.车牌识别系统应用:1.监测报警2.处罚3.车辆出入管理4.自动放行5.高速公路收费管理6.计算车辆旅行时间7.牌照号码自动登记。
高速公路收费管理
在高速路的各个出入口安装车牌识别设备，车辆驶入时识别将入口资料存入收费系统，车辆到达出口时再次识别其牌照并根据牌照信息调用入口资料，结合出入口资料实现收费管理。这种应用可以实现自动计费并可防止，避免了应收款的流失。
高速公路已开始实施联网收费，随着联网范围的扩大，不同车型的收费差额也越来越高，司机利用现有收费系统的漏洞通过中途换卡进行逃费的问题将越来越突出，利用车牌识别技术是解决此类问题的根本方法。
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