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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---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。它在传统的交通监控技术的基础上，引入了数字---技术和计算机信息管理技术，采用---的图像处理、模式识别和-技术，通过对车辆图像的采集和处理，获得车辆的数字化信息，从而达到更高的智能化管理水平。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---视觉效果的目的。 

车牌识别系统的主要构成分析

目前相对多见的车牌识别系统---为两方面的基础模块，依次属于对应的数据采集以及识别软件两个方面，而后一类还能够再度进行分割。在车辆车牌识别技术中的图像提取、字符分割起、字符识别过程中，数字图像处理技术起到了重要作用。车牌识别系统的实际原理为：在车辆经过有关关卡之后，传感器随之而启动并采集对应的图像存入到特定的设备之内，而识别软件则在存储设备之中读取对应的图像信息。识别软件先是针对有关的图像开展增强、去躁等配套的预处理操作，之后则属于具体的定位程序，之后则进一步开展配套的字符切分操作，终则属于有关的字符识别操作

在日常生活中，车牌识别的技术在安防行业的应用相对普遍，技术相对成熟，-的应用提高了车牌识别的准确率。为了进一步提高车牌识别的准确性，有------在正常情况下可以平稳地提升和释放注册车辆，以避免因识别错误而对临时停车收费或减少费用。而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更准确的识别是市场所需。如何选择一个好的车牌识别系统就成为重要任务。从技术上评价一个车牌识别系统好坏的标准又有哪些?

开始是车牌识别系统的识别率，一个车牌识别系统是否实用，其重要的指标是识别率。

通过规范车辆档案登记，消除非社区业主和租户车辆登记，---社区地面停车秩序系统投入使用前后的使用;对系统中的地下室车辆和地面车辆进行分类，以---地下车辆的长期占用地面停车位;系统中耗时的车辆采用不同的收费标准，有效减少了夜间外来车辆停放在社区内。因为算法简单所以算法的速度较快，只要在前期的预处理中降噪做得比较好，这种算法的识别率也相对较高，是一种简单、快速、有效的字符识别技术，商用价值较高。在车牌识别系统的帮助下，社区车辆管理方法的相关规定将在系统中得到巩固。同时，行业会和财产将认真-，业主/车主将合作。目前，社区地面停车秩序井然，基本可以满足社区业主的正常停车。需求方面，很少有-停车事件。