針對(duì)車牌開展配套的定位操作，目的是在拍攝獲得的汽車圖像之內(nèi)，識(shí)別具體的車piao范圍，同時(shí)將車牌圖像實(shí)現(xiàn)提取操作，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)之后的切分以及識(shí)別的操作。車牌定位屬于綜合識(shí)別體系的關(guān)鍵構(gòu)成，科學(xué)的判斷具體的車牌范圍，則屬于提升綜合體系識(shí)別率的核心要素。以形態(tài)學(xué)和有關(guān)的邊緣檢測(cè)作為基礎(chǔ)的定位方式，核心為五方面的基礎(chǔ)流程。新系統(tǒng)投入運(yùn)行后，所有進(jìn)出社區(qū)樓層和地下停車場(chǎng)的車輛將由系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別打開大門，司機(jī)不需要刷ka就打開門。

圖像預(yù)處理模塊：是指車牌識(shí)別系統(tǒng)對(duì)所拍攝的汽車圖像進(jìn)行灰度化和邊緣檢測(cè)處理。在自然條件下外界太陽(yáng)光照往往不均勻，光線強(qiáng)度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機(jī)拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時(shí)須要對(duì)車輛圖像其進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理；核函數(shù)和分類設(shè)備的工作效果之間有較為密切的關(guān)系，不過(guò)等人在其研究中發(fā)現(xiàn)，其不同和工作的效果沒有太大的關(guān)聯(lián)，而起到重要作用的是因子C和其對(duì)應(yīng)的參數(shù)廠。除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來(lái)的噪聲干擾也會(huì)造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對(duì)圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理外還需對(duì)原始車輛圖像進(jìn)行降噪處理。

車牌識(shí)別技術(shù)和定位系統(tǒng)的研究，在我國(guó)已經(jīng)有十余年的發(fā)展，該系統(tǒng)目前應(yīng)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)，車牌識(shí)別系統(tǒng)作為提高交通管理的有效工具，技術(shù)水平依然需要完善。當(dāng)今許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合，如在繁忙交通路口臨時(shí)對(duì)欠稅費(fèi)、報(bào)廢、掛失等車輛的稽查，則監(jiān)視區(qū)域比較復(fù)雜，現(xiàn)有識(shí)別方法無(wú)法直接應(yīng)用；過(guò)去的人工管理方式已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代化發(fā)展的需要，車輛的牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)智能化管理的重要部分，也是加強(qiáng)車輛和交通秩序管理的重要舉措。而且多數(shù)情況下，同時(shí)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(shí)別方法也不能很好適應(yīng)多變的環(huán)境。車牌自動(dòng)采集和管理及其他相關(guān)信息流量管理，園區(qū)車輛管理，停車場(chǎng)管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術(shù)的一個(gè)重要的研究課題。

字符分割：使汽車牌照區(qū)域圖像在直立方向上完成投影，然后得出汽車牌照?qǐng)D像的直方圖，篩選出適合的閾值，挑選出字符及其背景。

車牌定位在選出該范圍之后，通過(guò)邊緣處理、灰度拉伸、二值化處理等等過(guò)程，進(jìn)一步準(zhǔn)確字符區(qū)域，然后依照字符的尺寸特性選出樣板，再完成字符的分割，并對(duì)字符的大小實(shí)現(xiàn)化處理。濮陽(yáng)正大電動(dòng)門業(yè)有限公司