停车场车牌识别系统维修电话品牌企业“本信息长期有效”

随着社会的发展进步，车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分，也是收费系统防止作bi的重要手段，更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题，主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。目前，-都致力于这方面的研究，如模版匹配，神经网络，小波变换等，也都取得了较好的研究成果。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---与缺陷。

车牌识别系统通过应用数字成像技术和计算机信息处理技术，采用合适的图像处理、模式识别和-技术，通过对图像的采集和处理，获得更准确的wei章车辆信息，从而达到更有效率的的车辆程度。

车牌自动识别系统产品的主要性能指标是识别率和识别速度，这两个性能指标既可以表征一个车牌自动识别系统性能的好坏。但是因为---设备所拍到的图像的清晰度不够，也因为处理图像的技术也不够完善，所以车牌自动识别系统的识别率和识别速度一直未能大幅提高。因此，研究出高速准确的定位与识别算法是当前的主要任务。车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。

字符识别：对分割之后的字符进行收缩、提取字符的特性，分类之后与数据库中标准的字符进行比对，后识别出字符的图像，这是字符识别的整个过程。字符识别的两个重要点为字符特征提取和模式的匹配，该体系主要有以下几种方式：一种方式是用字符的结构特性及其变换进行特征提取，这种方式对于字符的倾斜以及字符的变形等等都有-的兼容性，但它在运算过程中太复杂，且对计算机的性能要求很严格。另一种方式是统计字符特征对其特征进行提取，目前，大部分的字符识别都运用了这种方式。在字符特征提取中，能够借助字符投影的特征及轮廓特征构成字符特征的矢量，然后对汽车牌照字符的特征进行匹配，这样就拥有了清晰的识别率。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。