隨著汽車在人們的工作、生產(chǎn)和生活中扮演著越來越重要的角色，汽車的保有量也在急速增加。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復(fù)雜，智能交通系統(tǒng)的建立是很好的解決問題的方法。因此，我們特別提醒后續(xù)車輛不要緊接在前車之后進(jìn)入障礙區(qū)域，以避免在閘門“下落”時(shí)損壞車輛。而車牌識別技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中占有十分重要的地位。停車廠、收費(fèi)站、生產(chǎn)企業(yè)的門禁管理都有車牌識別技術(shù)的身影。

在車輛車牌識別技術(shù)中的圖像提取、字符分割起、字符識別過程中，數(shù)字圖像處理技術(shù)起到了重要作用。但由于圖像提取出現(xiàn)場可能存在因時(shí)間、光線、天氣的變化而造成的干擾使車牌成像效果較差的問題。除了光照和光線的影響之外，電子器件和外界環(huán)境所帶來的噪聲干擾也會造成車輛圖像清晰度的下降，因此除了對圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理外還需對原始車輛圖像進(jìn)行降噪處理。所以目前現(xiàn)有的車牌識別系統(tǒng)都存在因環(huán)境變化而產(chǎn)生的識別率變化的問題。

基于模板的識別算法由于其處理速度快、識別率高的特點(diǎn)為大多數(shù)設(shè)計(jì)所采用。它是把分割后的單個(gè)字符區(qū)域與預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)字符集進(jìn)行匹配處理，取標(biāo)準(zhǔn)字符集中相似度的字符作為識別結(jié)果。字符的分割，每個(gè)字符的分割位置都需要通過相關(guān)的投影信息來確定位置。這種算法的處理步驟是：將單個(gè)字符圖像區(qū)域進(jìn)行二值化并改變字符大小，使之與字符集中的字符大小相同，然后再進(jìn)行匹配操作，篩選出相似首先需要有字符模板庫，將待識別的字符進(jìn)行二值化后，將其大小變成字符模板庫中字符大小，然后與庫中的字符進(jìn)行匹配，以相似度的字符為終結(jié)果。因?yàn)樗惴ê唵嗡运惴ǖ乃俣容^快，只要在前期的預(yù)處理中降噪做得比較好，這種算法的識別率也相對較高，是一種簡單、快速、有效的字符識別技術(shù)，商用價(jià)值較高。

對于車牌本身是一連串的字符，不容易識別，因此，首先需要對字符進(jìn)行分割，將一連串的字符分割成一個(gè)一個(gè)的字符。分割過的字符具有了字符的大致位置以及字符的高度。我們采取這樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度，就可以對字符進(jìn)行分割。本文中采用了字符分割算法對車牌的字符進(jìn)行分割。該系統(tǒng)將獲得的機(jī)動(dòng)車所有的圖像實(shí)行串連處理后，會用數(shù)字字符的方法輸送得出的信息，這樣不僅存儲空間少，而且操作更加便捷。字符分割算法是通過對圖形的掃描確定進(jìn)入到字符區(qū)域的di一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)和出去圖像區(qū)域的di一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，以這兩點(diǎn)的坐標(biāo)確定字符的大致位置以及字符的高度。我們采取同樣的方法確定字符的左右坐標(biāo)和寬度。在確定了字符的高度和寬度之后，對字符進(jìn)行分割。