隨著我國交通運輸的不斷發展，智能交通系統(IntelligentTrafficSystem，簡稱ITS)的推廣變的越來越重要，而作為ITS的一個重要組成部分，車輛牌照識別系統(vehiclelicenseplaterecognitionsystem，簡稱LPR)對于交通管理、治安處罰等工作的智能化起著十分重要的作用。它可廣泛應用于交通流量檢測，交通控制于透導，機場，港口，小區的車輛管理不停車自動收費，闖紅燈等違章車輛監控以及車輛安全防盜等領域，具有廣闊的應用前景。由于牌照是機動車輛管理的標識符號，因此，車輛牌照識別系統的研究在機動車管理方面具有十分重要的實際意義。車牌識別系統，主要實現了數字圖像處理技術在汽車牌照識別中的應用。嘉興小區車牌識別系統一體機

  傳統模式識別技術。傳統模式識別技術指結構特征法，統計特征法等。90年代，由于計算機視覺技術的發展，開始出現汽車牌照識別的系統化研究。1990年AS.Johnson等運用計算機視覺技術和圖像處理技術實現了車輛牌照的自動識別系統。該系統分為圖像分割、特征提取和模板構造、字符識別等三個部分。利用不同閩值對應的直方圖不同，經過大量統計實驗確定出車牌位置的圖像直方圖的閩值范圍，從而根據特定閩值對應的直方圖分割出車牌，再利用預先設置的標準字符模板進行模式匹配識別出字符。金華自助車牌識別系統銷售隨著智能交通系統的 基于車牌識別系統高速發展。

  車牌識別系統的功能是車輛檢測，可以采用埋地線圈檢測、紅外檢測、雷達檢測技術、視頻檢測等多種方式。采用視頻檢測可以避免破壞路面、不必附加外部檢測設備、不需矯正觸發位置、節省開支，而且更適合移動式、便攜式應用的要求。系統進行視頻車輛檢測，需要具備很高的處理速度并采用計算機算法，在基本不丟幀的情況下實現圖像采集、處理。若處理速度慢，則導致丟幀，使系統無法檢測到行駛速度較快的車輛，同時也難以保證在有利于識別的位置開始識別處理，影響系統識別率。因此，將視頻車輛檢測與牌照自動識別相結合具備一定的技術難度。

  ^{車牌辨識系統以攝影機“視頻檢測”動態技術擷取“車牌定位”影像后，經由“OCR類比神經網絡”將圖像解析成文字；對于行進間或移動裝置上的運用，搭載“光學字符辨識”的技術，及“車牌字符分割算法”解析；一連串精密且專門技術，使車牌辨識系統高達98%的辨識率。目前應用于社區門禁系統及商用停車場管理，避免停車卡被盜用之安全漏洞。實際辨識準確率95%以上辨識率指標都是在嚴苛的環境下測試與解決問題，如：大雨，強風，亮度不均勻，逆光、直射光；車牌污損、不清晰，混合字符，對比度差，傾斜、變形等。}因素不同程度上不同會降低了車牌識別的識別率。

  圖像處理技術：運用圖像處理技術解決汽車牌照識別的研究始于80年代，但國內外均只是就車牌識別中的某一個具體問題進行討論，并且通常采用簡單的圖像處理技術來解決，并沒有形成完整的系統體系，識別過程是使用工業電視攝像機拍下汽車的工前方圖像，然后交給計算機進行簡單的處理，并且**終仍需要人工干預，例如車輛牌照中省份漢字的識別問題，1985年有人利用常見的圖像處理技木方法提出漢字識別的分類是在抽取漢字特征的基礎上進行的，根據漢字的投影直方圖選取浮動閉值，抽取漢字在豎直方向的峰值，利用樹形查表法進行漢字的粗分類；然后根據漢字在水平方向的投影直方圖，選取適當閉值，進行量化處理后，形成一個變長鏈碼，再用動態規劃法，求出與標準模式鏈碼的小距離，實現細分米完成漢字省名的自動識別。計算機自動完成車牌的識別，可降低交通管理工作的復雜度。嘉興小區車牌識別系統一體機

對車輛牌照的識別技術可以作為辨識一輛車是有效的方法。嘉興小區車牌識別系統一體機

    基于模板匹配算法首先將分割后的字符二值化并將其尺寸大小縮放為字符數據庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇比較好匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器;另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現特征提取直至識別出結果。實際應用中，車牌識別系統的識別率還與牌照質量和拍攝質量密切相關。牌照質量會受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、牌照被遮擋、牌照傾斜、高亮反光、多牌照、假牌照等等;實際拍攝過程也會受到環境亮度、拍攝方式、車輛速度等等因素的影響。這些影響因素不同程度上降低了車牌識別的識別率，也正是車牌識別系統的困難和挑戰所在。為了提高識別率，除了不斷地完善識別算法還應該想辦法克服各種光照條件，使采集到的圖像利于識別。 嘉興小區車牌識別系統一體機

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