車牌識別技術和定位系統(tǒng)的研究，在我國已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應用仍處于起步階段，該系統(tǒng)采用成熟的大規(guī)模投資還沒有出現(xiàn)，小區(qū)停車場車牌識別系統(tǒng)，車牌識別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術水平依然需要完善。當今許多實際應用場合，如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，停車場車牌識別系統(tǒng)批發(fā)，則監(jiān)視區(qū)域比較復雜，停車場車牌識別系統(tǒng)生產(chǎn)廠家，現(xiàn)有識別方法無法直接應用；通過我們對車輛車牌的研究發(fā)現(xiàn)，車牌的底色一般為藍色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。而且多數(shù)情況下，同時出現(xiàn)多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現(xiàn)有的識別方法也不能很好適應多變的環(huán)境。車牌自動采集和管理及其他相關信息流量管理，清豐停車場車牌識別系統(tǒng)，園區(qū)車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術的一個重要的研究課題。

車牌定位是指在經(jīng)過圖像預處理操作后的灰度圖像中判斷出車輛車牌所在的區(qū)域，而車牌分割是指在完整的車輛圖像中把本設計所要的車牌區(qū)域的圖像分割出來，為下一步的字符識別操作做準備。車牌圖像處理后的灰度圖是一個水平度很高的矩形圖樣，在預處理圖中比較集中，且字符的灰度值和相鄰字符圖樣有較明顯差別，因此很容易用邊緣算法檢測操作來對圖像進行分割。車牌定位和分割的度將直接影響到終的字符識別的好壞。但由于圖像提取出現(xiàn)場可能存在因時間、光線、天氣的變化而造成的干擾使車牌成像效果較差的問題。

隨著社會的發(fā)展進步，車牌識別已經(jīng)逐漸的發(fā)展成為智能交通系統(tǒng)中較為重要的組成部分，也是收費系統(tǒng)防止作bi的重要手段，更是高速系統(tǒng)自動化收費系統(tǒng)必須解決的關鍵問題，主要的目的是可以從圖像中自動提取出車牌的圖像，分割字符圖像，實現(xiàn)對車牌信息的識別和比對。它不僅僅是計算機視覺與模式識別技術重要的研究話題，更是交通管理智能化的關鍵技術之一。目前，國內(nèi)外都致力于這方面的研究，如模版匹配，神經(jīng)網(wǎng)絡，小波變換等，也都取得了較好的研究成果。車牌定位屬于綜合識別體系的關鍵構成，科學的判斷具體的車牌范圍，則屬于提升綜合體系識別率的要素。

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