智能交通車牌辨認(rèn)系統(tǒng)主要分為圖像的采集和預(yù)處理、牌照區(qū)域的定位、牌照字符的分割和辨認(rèn)三部分。其基本工作過程如下：

1）當(dāng)行駛的車輛經(jīng)過系統(tǒng)時，會觸發(fā)系統(tǒng)的傳感器。若系統(tǒng)被喚醒便會一直處于工作狀態(tài)，攝像頭上的傳感器一旦被觸發(fā)，相機(jī)便會拍下車輛圖像；

2）被拍照的chao速車輛的牌照圖像或被攝像頭拍攝的視頻中的圖像輸入到圖像處理器進(jìn)行圖像增強(qiáng)和濾波等預(yù)處理操作；

3）由自動識別系統(tǒng)的檢索模塊對車牌圖像進(jìn)行搜索與檢測，在定位出包含牌照字符的長方形形區(qū)域的基礎(chǔ)上對上述矩形區(qū)域進(jìn)行分割；

4）對牌照處理以后的字符進(jìn)行2值化并分割出7個字符，經(jīng)化后輸入字符辨認(rèn)系統(tǒng)進(jìn)行對比分析。

車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)產(chǎn)品的主要性能指標(biāo)是辨認(rèn)率和辨認(rèn)速度，這兩個性能指標(biāo)既可以表征一個車牌自動識別系統(tǒng)性能的好壞。但是車輛如果嚴(yán)重chao速，攝像設(shè)備所拍到的圖像的清晰度很差，所以車牌自動識別系統(tǒng)的識別率和識別速度一直未能大幅提高。例如，在高速公路收費(fèi)中車牌識別應(yīng)用的作用之一是減少通行時間，速度是這一類應(yīng)用里減少通行時間、避免車道堵車的有力保障。因此，研究出高速準(zhǔn)確的定位與識別算法是當(dāng)前的主要任務(wù)。

chao速的車輛的拍照得到的圖片質(zhì)量比較差，車牌自動辨認(rèn)系統(tǒng)在車牌辨認(rèn)上的方便和快捷性比人工車牌辨認(rèn)強(qiáng)得多，它不僅蘊(yùn)含著非常大的經(jīng)濟(jì)價值而且對社會的發(fā)展也有很大的推動作用，因此對車牌自動辨認(rèn)中的圖像處理方法的改進(jìn)是很有必要的。

車牌的底色檢測

車牌顏色不是單一的，所以在識別的過程中我們還需要對車牌的顏色予以區(qū)分。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(lán)色或者黃色，而車牌上字符的顏色一般為白色或者是黑色。車牌不是單一顏色的，如果是那么我們就沒辦法識別了，因此，我們需要對車牌的顏色予以區(qū)分。但是，目前，任何高科技產(chǎn)品都不能完全取代人類的人工操作，它不能完全取代人類的思維，也不能與人們的思維方式相一致。本設(shè)計采用的是RGB 模型檢測方法，具體的方法就是將檢測得到的像素點與 RGB 模型進(jìn)行比對，就可以得出車牌的顏色。

車牌識別入場說明1車輛可以從任何入口自由進(jìn)入場地。在停車場入口處，高速車牌識別集成門的LED顯示屏，實時顯示空車位數(shù)，有效期或停車位信息顯示，歡迎訪問等提示。 2車輛行駛到停車場的入口，觸發(fā)地面感應(yīng)線圈（地面感應(yīng)線圈是車牌識別攝像機(jī)的識別區(qū)域）。在地面感應(yīng)線圈檢測到信號后，車牌識別攝像頭自動進(jìn)入車輛的圖像并自動識別車牌號碼，記錄進(jìn)入時間并將車輛信息發(fā)送到服務(wù)中心，搜索數(shù)據(jù)庫獲取車輛類別，并在哨兵中心屏幕上顯示。字符分割算法是通過對圖形的掃描確定進(jìn)入到字符區(qū)域的di一個像素點的坐標(biāo)和出去圖像區(qū)域的di一個像素點的坐標(biāo)，以這兩點的坐標(biāo)確定字符的大致位置以及字符的高度。 。將驗證進(jìn)入車輛的終車牌識別。在捕獲車牌號碼后，門將被抬起并記錄車輛進(jìn)入時間。