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。車牌識別系統(tǒng)的實際原理為：在車輛經(jīng)過有關(guān)關(guān)卡之后，傳感器隨之而啟動并采集對應的圖像存入到特定的設(shè)備之內(nèi)，而識別軟件則在存儲設(shè)備之中讀取對應的圖像信息。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復雜，智能交通系統(tǒng)的建立是很好的解決問題的方法。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。在一張拍攝的車輛圖像中，只有含車牌號碼的部分，對識別工作有意義，我們可以將其他區(qū)域設(shè)法除去，即從整個車輛圖像中準確的找出并分離出車牌所在位置的圖像，這樣做的好處是可以節(jié)省系統(tǒng)識別時間。但由于圖像提取出現(xiàn)場可能存在因時間、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。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。

常用的車牌定位的方法有基于顏色的方法、基于紋理特征的方法、基于數(shù)學形態(tài)學的方法、基于小波變換的方法等。對于圖像空間的所有像素點，在經(jīng)過MeanShift算法迭代后，如果最終收斂于同一點，則停止迭代。這些車牌定位方法，都各自具有不同的局限性。使用Mean Shift算法進行車牌定位可以獲得比較好的效果。對于圖像空間的所有像素點，在經(jīng)過Mean Shift算法迭代后，如果終收斂于同一點，則停止迭代。用同樣的方法對圖像空間中的所有像素點進行迭代遍歷，得出的結(jié)果根據(jù)收斂點的不同可以把整個空間分成幾個區(qū)域。這些區(qū)域即為可能的車牌區(qū)域，再通過上述特征在可能的車牌區(qū)域中進行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。

車牌識別系統(tǒng)的主要構(gòu)成分析

目前相對多見的車牌識別系統(tǒng)核心為兩方面的基礎(chǔ)模塊，依次屬于對應的數(shù)據(jù)采集以及識別軟件兩個方面，而后一類還能夠再度進行分割。新系統(tǒng)投入運行后，所有進出社區(qū)樓層和地下停車場的車輛將由系統(tǒng)自動識別打開大門，司機不需要刷ka就打開門。車牌識別系統(tǒng)的實際原理為：在車輛經(jīng)過有關(guān)關(guān)卡之后，傳感器隨之而啟動并采集對應的圖像存入到特定的設(shè)備之內(nèi)，而識別軟件則在存儲設(shè)備之中讀取對應的圖像信息。識別軟件先是針對有關(guān)的圖像開展增強、去躁等配套的預處理操作，之后則屬于具體的定位程序，之后則進一步開展配套的字符切分操作，終則屬于有關(guān)的字符識別操作

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。隨著社區(qū)的入住率持續(xù)上升，社區(qū)內(nèi)的車輛數(shù)量不斷增加，由此帶來的問題也隨之增加，有些問題僅限于人力。內(nèi)部車可以實現(xiàn)不間斷進入市場。外國車只需要支付費用，無需取卡/等復雜程序。車牌識別機的關(guān)鍵是識別率。由于獲得的車牌圖像的多樣性以及諸如煙霧，雨，雪和不同陽光角度等許多因素的影響，車牌識別面臨著巨大的挑戰(zhàn)。但是，隨著技術(shù)的發(fā)展，這些問題正逐漸得到解決。車牌識別攝像頭可采用寬動態(tài)CMOS，基于車牌的局部曝光和圖像控制的光填充技術(shù)，可自動跟蹤光線變化，有效抑制光線和背光。特別是在夜間，它可以抑制汽車前照燈的干擾，使車牌清晰掃描，識別率達到99.58％，居行業(yè)之首。