車牌識別系統(tǒng)采用高度模塊化的設(shè)計(jì)，將車牌識別過程的各個環(huán)節(jié)各自作為一個獨(dú)立的模塊。1。車牌切分模塊車牌系統(tǒng)的車牌切分模塊利用了車牌文字的灰度、顏色、邊緣分布等各種特征，能較好地抑制車牌周圍其他噪聲的影響，自動識別車輛道閘價格，并能容忍一定傾斜角度的車牌。這一算法有利于類似移動式稽查這種車牌圖像噪聲較大的應(yīng)用。2。車牌識別模塊在車牌識別系統(tǒng)中，通常采用多種識別模型相結(jié)合的方法來進(jìn)行車牌識別，構(gòu)建一種層次化的字符識別流程，可有效地提高字符識別的正確率。另一方面，在字符識別之前，使用計(jì)算機(jī)智能算法對字符圖像進(jìn)行前期處理，不僅可盡可能保留圖像信息，而且可提高圖像質(zhì)量，提高相似字符的可區(qū)分性，保證字符識別的可靠性。

車牌識別步驟概括為：車牌定位、車牌提取、字符識別。三個步驟地識別工作相輔相成，工廠車輛道閘，各自的有效率都較高，整體的識別率才會提高。識別速度的快慢取決于字符識別，車輛道閘一體機(jī)，字符的識別目前的主要應(yīng)用技術(shù)為比對識別樣本庫，即將所有的字符建立樣本庫，字符提取后通過比對樣本庫實(shí)現(xiàn)字符的判斷，識別過程中將產(chǎn)生可信度、傾斜度等中間結(jié)果值；另一種是基于字符結(jié)構(gòu)知識的字符識別技術(shù)，更加有效的提高識別速率和準(zhǔn)確率，適應(yīng)性較強(qiáng)。

車牌識別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及算法。邊緣檢測：邊緣檢測的方法是考察圖像的像素在某個領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化情況，標(biāo)識數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像的邊緣檢測能夠大幅度地減少數(shù)據(jù)量，并且剔除不相關(guān)的信息，安徽車輛道閘，保存圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。在實(shí)際的圖像分割中，往往只用到一階和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行邊緣檢測，雖然，在原理上，可以用更高階的導(dǎo)數(shù)，但是，因?yàn)樵肼暤挠绊?，在純粹二階導(dǎo)數(shù)操作中就會出現(xiàn)對噪聲敏感的現(xiàn)象，三階以上的導(dǎo)數(shù)信息往往失去了應(yīng)用價值。此外，二階導(dǎo)數(shù)還可以說明灰度突變的類型，在有些情況下，如灰度變化均勻的圖像，只利用一階導(dǎo)數(shù)可能找不到邊界，此時二階導(dǎo)數(shù)就能提供很有用的信息。為了減少二階導(dǎo)數(shù)對噪聲敏感，解決的辦法是先對圖像進(jìn)行平滑濾波，消除部分噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測。

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