日常生活中車牌識(shí)別智能系統(tǒng)的運(yùn)用和優(yōu)勢(shì)

　　伴隨都市的日漸現(xiàn)代化,世界各國的汽車數(shù)目快捷增補(bǔ),導(dǎo)致公路交通擔(dān)負(fù)愈來愈沉,導(dǎo)致了很多國度對(duì)公路交通自動(dòng)控制以及拾掇及所謂智能運(yùn)輸體系(ITS,intelligent trafficsystem)的沉視,并漸漸運(yùn)用在交通消息統(tǒng)計(jì)收羅、路車間通信、泊車場(chǎng)拾掇、不泊車自動(dòng)收錢、車輛自動(dòng)行駛等界限。
　　上述界限都以及汽車執(zhí)照的自動(dòng)辨認(rèn)相關(guān).汽車執(zhí)照辨認(rèn)(LPR),既不妨殺青在交通路口、高速公路、軍事要塞、機(jī)關(guān)門衛(wèi)對(duì)來往車輛的及時(shí)備案、流量統(tǒng)計(jì)和對(duì)防衛(wèi)目的的平安警戒,對(duì)闖禍車輛、被盜車輛、犯科車輛實(shí)行辨識(shí)和攔擋:又可在汽車存車場(chǎng)對(duì)進(jìn)山的車輛實(shí)行備案統(tǒng)計(jì)和盤查。

　　車牌識(shí)別系統(tǒng)以保護(hù)平安防盜,并可協(xié)助自動(dòng)記費(fèi),這無疑儉省了人力、資本,同時(shí)抬高了交通拾掇的效用.伴隨計(jì)算機(jī)功能的抬高和計(jì)算機(jī)視覺技巧的成長,這樣車牌自動(dòng)辨認(rèn)的技巧已然每日成熟體系每日美滿.然而運(yùn)用到現(xiàn)實(shí)中依然存在一些異常。
　　例如鑒于車牌圖片羅致的特殊性,使得車牌在圖片中常常是歪斜的,面歪斜的車牌是很難被支解和辨認(rèn)的,所以就非常有必要處置車牌辨認(rèn)體系中的歪斜異常。
　　一般來說,全部車牌辨認(rèn)體系分為圖片搜羅、車牌定位、字符支解、字符辨認(rèn)四大部門.本文在現(xiàn)有鉆研箅法的表面底子上,詳明闡明白在Vi sual c++平臺(tái)下,搜羅到的圖片經(jīng)過灰度化、二值化、邊沿勘測(cè)、中值濾波等一系列預(yù)處理過程;在車牌定位模塊中,本文在采取了邊沿勘測(cè)和二值化步驟的底子上,使用灰度跳變的特性,勘測(cè)到車牌的上界線,繼而在此底子上,使用垂直投影法勘測(cè)車牌的上下界線。
　　至此,車牌識(shí)別系統(tǒng)可以將車牌十足定位出來:在車牌圖片的歪斜匡正模塊中,本文經(jīng)過對(duì)圖片上下半邊目的像素均勻高度的統(tǒng)計(jì)來實(shí)行歪斜的調(diào)解;末了獲得字符的大意高度,后糾分獲得單個(gè)字符的寬度的步驟,正確支解單個(gè)字符;在此底子上體系不妨殺青后續(xù)開拓,殺青末了一步的字符辨認(rèn).在這個(gè)條件下同時(shí)指出了體系的不及和有待抬高的方位。