车牌矫正及精定位模块
由于受拍摄条件的---，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的，为切分和识别模块做准备。使用---设计的快速图像处理滤波器，不仅计算快速，而且利用的是车牌的整体信息，避免了局部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。
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边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更---的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
作为智能交通领域确定车辆身份的手段，车牌识别技术为实现交通的智能管理发挥了很大作用，在各项工作中都有车牌识别技术的渗透。
——监测报警
对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被---或挂失的车辆、欠交费车辆、未---车辆、肇事逃逸及车辆等，只需将其---码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于的路口、卡口或由人员---携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现车辆---发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将---地提。
车牌识别应用前景广阔
随着停车场管理系统的不断发展，车牌识别技术也开始应用于停车场。不过据调查发现，由于国内只有几家企业专门开发针对停车场的车牌识别技术，因此目前很多停车场使用的车牌识别技术大多是从早期车牌识别技术照搬过来，而两者在识别环境、识别角度、灯光环境、车辆行驶速度等方面的较大差异，也导致这些车牌识别系统大多都出现了“水土---”的现象。对此不少停车场-“私人订制”的车牌识别系统。
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