濮阳停车场车牌识别系统维修电话服务为先「正大电动门业」

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。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。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。

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。

汽车牌照的识别定位：对汽车牌照范围内的定位是识别车牌整个过程中的重点，假若汽车牌照的定位出现偏差，会直接影响后面的字符分割及字符识别效果。识别、处理系统在运转过程中接收的车辆图像、车牌定位、字符分割，然后自动识别汽车牌照字符，这是车牌识别系统的核心过程。汽车牌照定位的关键点为纹理特征的分析定位方法，该方法在经过预处理之后对灰度图像进行扫描，经过扫描后断定包含汽车牌照的线段的待选区域，后确定此范围内的起始坐标和坐标高度以及列坐标和坐标的宽度，从而判断出整个汽车牌照的区域，这就完成了对图像中的全部汽车牌照实现了定位。

同时，它可以有效地维护停车场的秩序。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。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。