小区车牌识别系统来电咨询

常用的车牌定位的方法有基于颜色的方法、基于纹理特征的方法、基于数学形态学的方法、基于小波变换的方法等。这些车牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用mean shift算法进行车牌定位可以获得比较好的效果。对于图像空间的所有像素点，在经过mean shift算法迭代后，如果终收敛于同一点，则停止迭代。它运用车牌是车辆身份的标识的思想概念来智能识别和统计车辆，涉及图像的处理、理解和记录等技术。用同样的方法对图像空间中的所有像素点进行迭代遍历，得出的结果根据收敛点的不同可以把整个空间分成几个区域。这些区域即为可能的车牌区域，再通过上述特征在可能的车牌区域中进行对照分析，就可以得到车牌区域。

车牌的底色检测

车牌颜色不是单一的，所以在识别的过程中我们还需要对车牌的颜色予以区分。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。车牌不是单一颜色的，如果是那么我们就没办法识别了，因此，我们需要对车牌的颜色予以区分。随着现代管理方法的进步和科学技术的发展，社区用户对车辆管理的要求越来越高。本设计采用的是rgb 模型检测方法，具体的方法就是将检测得到的像素点与 rgb 模型进行比对，就可以得出车牌的颜色。

车牌自动识别系统是值得深入研究的一个方向，它是当今智能交通管理技术研究的重要课题。车牌自动识别系统借助计算机这一媒介对系统的交通图像进行处理、分析和识别，从而得到汽车车牌的信息。就之前发展局势来看，该文研究的车牌自动识别系统对于当今交通发展很重要。支持牌照类型：普通蓝牌、黑牌、黄牌、双层黄牌、新能源车牌、港澳进出---车牌。图像的采集、图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别是车牌识别系统的五大环节也是该文研究的重点。