當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像獲取單元，并且獲取當(dāng)前視頻圖像。車牌識(shí)別單元處理圖像，找到車牌位置，然后劃分車牌中的字符進(jìn)行識(shí)別，然后形成車牌號(hào)碼以便輸出。車輛檢測(cè)停車場(chǎng)和社區(qū)入口:?停車場(chǎng)和社區(qū)出入境車牌識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用主要用于記錄車牌號(hào)碼，車牌顏色和車輛出入時(shí)間，實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)管理，節(jié)省人力，提高能率；例如，它可以自動(dòng)用于識(shí)別智能社區(qū)中的進(jìn)入車輛。是否屬于社區(qū)，非內(nèi)部車輛的自動(dòng)定時(shí)充電。在某些單元中，該應(yīng)用程序還可以與車輛調(diào)度系統(tǒng)結(jié)合，以自動(dòng)客觀地記錄車輛的出口情況。??車牌識(shí)別系統(tǒng)可廣泛應(yīng)用于，軍營(yíng)，廠礦，校園等內(nèi)部車輛管理和調(diào)度，以達(dá)到維護(hù)單位制，加強(qiáng)安全，提高管理水平的目的。它還可用于實(shí)現(xiàn)住宅區(qū)，操作停車場(chǎng)等的車輛計(jì)費(fèi)和停車位控制要求。

車牌字符分割：在完成牌照區(qū)域的定位之后，將牌照區(qū)域劃分為單獨(dú)的字符然后識(shí)別。字符分割通常使用垂直投影。由于角色在垂直方向上的投影必須占據(jù)角色之間的局部較小值或角色內(nèi)的間隙，因此該位置應(yīng)滿足角色的字符寫入格式，字符，大小限制和一些其他條件。垂直投影法對(duì)復(fù)雜環(huán)境下汽車圖像的字符分割有很好的效果。當(dāng)貨運(yùn)車輛經(jīng)過高速公路超級(jí)站時(shí)，由于復(fù)雜的檢查過程，經(jīng)常會(huì)造成交通擁堵。大多數(shù)高速公路超級(jí)測(cè)試站也使用手動(dòng)輸入和記錄方法。平均而言，每輛貨車需要2-3分鐘才能被檢測(cè)到。一些交通流量大的交通擁堵通常會(huì)造成交通擁堵。在實(shí)際應(yīng)用中，車牌識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率也與車牌質(zhì)量和拍攝質(zhì)量密切相關(guān)。車牌的質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹，污漬，油漆剝落，字體褪色，車牌遮擋，車牌傾斜，高光反射，多牌照，照等；實(shí)際的拍攝過程也會(huì)受到環(huán)境亮度，拍攝方式，車速等因素的影響。這些影響因素在不同程度上降低了車牌識(shí)別識(shí)別率，車牌識(shí)別技術(shù)，這也是車牌識(shí)別系統(tǒng)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。為了提高識(shí)別率，除了不斷改進(jìn)識(shí)別算法外，我們還應(yīng)該找到克服各種光照條件的方法，使收集的圖像較有利于識(shí)別。

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 車牌定位：?在自然環(huán)境中，汽車圖像背景復(fù)雜，照明不均勻。如何準(zhǔn)確確定自然背景下的車牌面積是整個(gè)識(shí)別過程的關(guān)鍵。首先，對(duì)收集的視頻圖像進(jìn)行大規(guī)模相關(guān)搜索，找到符合車牌特征的一些區(qū)域作為候選區(qū)域，然后進(jìn)一步分析和判斷候選區(qū)域，較后確定較佳區(qū)域。選擇作為牌照區(qū)域，并將其與圖像分開。當(dāng)車輛檢測(cè)部分檢測(cè)到車輛到達(dá)時(shí)觸發(fā)圖像獲取單元，并且獲取當(dāng)前視頻圖像。車牌識(shí)別單元處理圖像，找到車牌位置，然后劃分車牌中的字符進(jìn)行識(shí)別，然后形成車牌號(hào)碼以便輸出。車輛檢測(cè)車牌識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用于停車場(chǎng)管理，傳統(tǒng)的手動(dòng)登記模式由自動(dòng)車牌識(shí)別模式代替，從而實(shí)現(xiàn)智能車輛管理模式。通過自動(dòng)識(shí)別車牌號(hào)碼，自動(dòng)登記，自動(dòng)比對(duì)，系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)升降，自動(dòng)計(jì)費(fèi)，用戶身份自動(dòng)驗(yàn)證，車內(nèi)外車輛自動(dòng)識(shí)別，車輛數(shù)字自動(dòng)計(jì)算，自動(dòng)報(bào)警等多項(xiàng)功能。其他智能功能。

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