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工厂车牌识别系统- 重庆渝利文科技公司
车牌定位是车牌识别的关键步骤，为了能在复杂背景和不均匀光照条件下快速准确定位车牌位置，基于改进isotropic sobel边缘检-子的车牌定位算法，由此来解决其存在的问题，该算法通过改进isotropic sobel边缘检-子，实现了车牌图像在水平、垂直以及对角线方向上的纹理特征提取，然后采用otsu算法阈值化，再对阈值化后的二值图像做数学形态运算得到车牌的候选区域，利用车牌特征去除伪车牌。
车牌识别系统(vehicle license plate recognition，vlpr) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆的牌照信息含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对-机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车的-码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路自动化-、闯红灯、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。
目前车牌识别系统面临的一些问题：
1、在全天候的情况下，如何-的获取车辆号牌的清晰图像，即无论是白天还是黑夜，强逆光还是强顺光，刮风还是下雨，都希望能够将车辆的号牌图像拍摄的清晰；
2、在图像中如何正确的识别出-，即算法如何在一个尽量大的范围内能够适应各种天气情况下的图片。
现在必须分段牌号。输入是板的图像，必须能够提取单字图像。该步骤的结果用作识别阶段的输入，非常重要。在自动读取车牌的系统中。
分段是自动识别牌照的重要的过程之一，因为任何其他步骤都是基于它的。如果分割失败，则识别阶段将不正确。为了-正确分割，必须执行初步处理。
识别阶段是自动车牌阅读器系统开发的后一步。因此，它关闭所有通过图像采集的过程，然后是板的位置直到分割。识别必须来自在分割阶段结束时获得的图像字符。将用于此识别的学习模型必须能够读取图像并呈现相应的字符。
为了充分利用可用于学习的数据，在应用在牌照分割之前使用的相同图像处理步骤之后，通过在正方形中调整大小来单独地剪切每个角色。结果，获得了由11个类组成的一组数据，对于每个类，我们有30-40个28x28像素尺寸png格式的图像; 从0到9的数字和阿拉伯语突尼斯中的单词。
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