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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。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性
医院车牌识别系统
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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。在现实车牌识别系统中，由于光照不均匀、背景的复杂性等原因，造成准确定位出车牌的难度较大。目前，根据车牌的特征，常见的车牌定位方法有基于车牌颜色特征信息的定位法、基于车牌区域频谱特征的定位法、基于分类器的车牌定位法、基于车牌边缘特征的车牌定位法等，这些方法各有所长。值得注意的是，车牌定位算法的分类并不是单一的，区别算法类别的标准并不十分明确。车牌定位
算法的方法多种多样、各有所长，但存在着计算量大或者定位准确率不高等问题。
车牌识别技术
早在深度学习热潮掀起之前，安防行业图像识别已有较为成熟的应用案例。
在安防领域，视频监控发挥着重要的作用，而视频监控又对图像识别技术有较高要求，目前这一技术已广泛应用于交通、零售、教育等行业，对整个社会的稳定和谐发展起着至关重要的作用。现阶段人工智能在安防领域常见的应用主要是车牌识别和人脸识别。
车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。近年来，车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
字符分割和识别
倾斜校正：
因为车牌照片有可能是倾斜的，所以需要在字符分割和识别之前做一次倾斜校正，利用数学上的立体几何线性变换即可实现倾斜校正。
字符分割：
字符分割的算法很多，因为车牌字符间间隔较大，不会出现字符粘连情况，所以可采用寻找连续有文字的块，若长度大于某阈值，则认为该块有两个字符组成，需要分割。
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