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。也就是说，在自动识别车牌后，车辆障碍将被“抬起”一次，并且该动作的持续时间约为5秒。主要的原因
大宗物流车牌识别对接系统
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。也就是说，在自动识别车牌后，车辆障碍将被“抬起”一次，并且该动作的持续时间约为5秒。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。
目前针对车牌识别系统的研究主要可分为基于嵌入式平台和基于PC机平台两种研究方向。传统的基于PC平台的车牌识别系统除在在信息处理应用实时性方面难以满足人们的日常需求， 同时，在网络管理应用方面也存在带宽的压力，信息采集终端方面的成本也过高。车牌图像处理后的灰度图是一个水平度很高的矩形图样，在预处理图中比较集中，且字符的灰度值和相邻字符图样有较明显差别，因此很容易用边缘算法检测操作来对图像进行分割。可见，在实际交通管理应用中，基于PC机平台的车牌识别系统具有很多限制与缺陷。鉴于传统基于PC平台的车牌识别系统存在的缺点和不足，本文提出了基于MCS-51单片机的车牌识别系统。
自从这一方法提出以来，获得了很大发展，各国也纷纷制定智能交通发展战略，目前该问题已经成为21世纪的重要发展方向。为了方便车辆的进出，提高车辆的交通速度，确保公司的安全，公司近新增了自动车牌识别系统。过去的人工管理方式已经不能适应现代化发展的需要，车辆的牌照自动识别系统是实现智能化管理的重要部分，也是加强车辆和交通秩序管理的重要举措。
汽车牌照发展几年来，已经得到很多消费者青睐，并广泛应用。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。无需经传统视频采集卡处理，减少图像信息的损失，车牌识别率高、识别速度快、识别功能全、使用方式灵活。车辆的牌照自动识别系统可广泛安装于车管所机动车车辆检测线、收费站、停车场、十字路口等交通关卡处，使收费管理更科学与严密。
智能车辆管理系统由两个模块组成：进出口渠道管理和车辆调度管理。它采用车牌识别，IC卡识别，RFID等技术，对车辆和车辆钥匙进行现场管理，重点关注内部车辆和未经许可的车辆管理。很难等待这个问题。通过我们对车辆车牌的研究发现，车牌的底色一般为蓝色或者黄色，而车牌上字符的颜色一般为白色或者是黑色。进出口渠道管理，主要在营地门口安装双向车牌识别摄像头和闸门升降设备，配合一体机控制三种车辆的出入口，使用车牌识别技术访问内部车辆和居民车辆。自动登记，授权发布，内部未经许可的车辆使用刷子释放，外国游客到车牌识别后，携带证件到窗口进行登记。
（作者： 来源：）
