台前小区停车场车牌识别系统服务为先

车牌的定位与校正

本章主要描述的是对已有车牌定位方法的研究，了解它们的算法原理及其优缺点，并提出了一种效果更好适用范围更广的车牌识别系统方法，即将Mean Shift算法运用到车牌识别系统，然后在此基础上对车牌进行校正。

图像的对比度不足是图像处理的过程中经常会遇到的问题。主要的原因是在获取车牌图像时受外界环境的影响。居民对生活质量的要求和国家对公共安全秩序的要求及其不断完善，停车场管理和控制行业发展迅速。对比度不足的图像会影响到图像的后续处理效果，所以，一般情况下，在进行图像处理前会使用灰度变换的方法来对图像进行对比度增强处理，以达到改善视觉效果的目的。 

随着社会的发展进步，车牌识别已经逐渐的发展成为智能交通系统中较为重要的组成部分，也是收费系统防止作bi的重要手段，更是高速系统自动化收费系统必须解决的关键问题，主要的目的是可以从图像中自动提取出车牌的图像，分割字符图像，实现对车牌信息的识别和比对。它不仅仅是计算机视觉与模式识别技术重要的研究话题，更是交通管理智能化的关键技术之一。车牌校正车牌校正是为了解决拍摄的车牌图像因为角度问题，导致定位后的车牌倾斜，而倾斜的车牌会给车牌识别系统的后继步骤增添麻烦，车牌校正是必须的。目前，国内外都致力于这方面的研究，如模版匹配，神经网络，小波变换等，也都取得了较好的研究成果。

车牌定位模块：该单元是指在对原始车辆图像进行图像增强处理和降噪处理后还需对图像进行定位处理，即对在一张完整的车辆图像中去掉我们不需要的部分定位出车牌区域。在一张拍摄的车辆图像中，只有含车牌号码的部分，对识别工作有意义，我们可以将其他区域设法除去，即从整个车辆图像中准确的找出并分离出车牌所在位置的图像，这样做的好处是可以节省系统识别时间。但由于图像提取出现场可能存在因时间、光线、天气的变化而造成的干扰使车牌成像效果较差的问题。

车牌识别系统应用于出入口管理系统的优点。车牌识别装置安装在出入口处，记录车牌号和车辆出入时间，并与自动门和栏杆机的控制装置相结合，实现车辆的自动管理。 。该系统的应用可以自动计算可用停车位的数量，并提供实现自动停车管理的技巧，节省人力和提率。适用于公司可以自动判断进入公司的车辆是否属于公司，该应用可以与车辆调度系统相结合，自动客观地记录车辆的车辆，有效提高车辆的使用效率。事实上，在社区中实施车牌识别系统所带来的巨大好处是：在通勤高峰时段没有必要排队等待ka进入和离开社区才能真正实现顺畅的访问流程。它不仅用作入口和出口管理，还有助于内部订单管理。它可以自动记录车辆的访问权限，进入时间，礼貌地拒速之客。由于所有车辆的交通信息都将存储在服务器中，不需要手动记录车牌，服务器提供丰富的查询功能，还可以帮助用户快速定位车辆和乘客信息。