近年來，車牌識(shí)別系統(tǒng)作為智能交通的重要組成部分，在日常生活中越來越受到重視，應(yīng)用也越來越多。車牌識(shí)別系統(tǒng)可以應(yīng)用于停車場(chǎng)管理系統(tǒng)，高速公路的超速等違章抓拍，城市中馬路上的電子警 察，以及校園、小區(qū)、商區(qū)等的車輛管理系統(tǒng)。

西安百成電子的車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別車牌過程：

1、原始圖像：數(shù)碼相機(jī)拍攝到的圖像

2、圖像預(yù)處理：對(duì)圖像進(jìn)行濾波、邊界增強(qiáng)等處理以克服噪聲干擾

3、邊緣提取：邊緣提取對(duì)車牌的定位是很有用的一步，所謂的邊緣是指圖像局部亮度變化顯著的部分，是圖像形狀特征提取等圖像分析的重要基礎(chǔ)。所以在此我們要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。圖像中的車輛牌照具有比較顯著特征，比如，近似水平的矩形區(qū)域；背景是藍(lán)色的；其中字符串都是按水平方向排列的；在整體圖像中的位置較為固定。正是由于牌照?qǐng)D像的這些特點(diǎn)，再經(jīng)過適當(dāng)?shù)膱D像變換，它在整幅中可以明顯地呈現(xiàn)出其邊緣，進(jìn)而初步定位車牌。

4、車牌定位：通過計(jì)算X和Y向的藍(lán)色像素點(diǎn)來定位,處理過程為：腐蝕圖像—去除雜質(zhì)—統(tǒng)計(jì)X和Y方向的藍(lán)色像素點(diǎn)—完成定位—分割出車牌

5、字符分割：尋找連續(xù)有文字的模塊，若長(zhǎng)度大于某閾值，就認(rèn)為該塊有兩個(gè)字符組成，則需要分割。

6、字符識(shí)別：利用模板匹配的方法與數(shù)據(jù)庫(kù)中的字符進(jìn)行匹配從而確認(rèn)出字符，得到最后的汽車牌照，包括漢字、英文字母和數(shù)字。

    停車場(chǎng)的車牌自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)的融合，是智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)非常重要的技術(shù)，同時(shí)車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)還是一個(gè)基于視頻監(jiān)控和門禁系統(tǒng)二合一的平臺(tái)，隨著高清與智能的結(jié)合，車牌識(shí)別系統(tǒng)還可以幫助我們解決更多的生活中的問題，車牌自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)將是未來監(jiān)控識(shí)別市場(chǎng)中最有價(jià)值的市場(chǎng)之一。

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