车牌识别技术和定位系统的研究，在我国已经有十余年的发展，该系统目前应用仍处于起步阶段，该系统采用成熟的大规模投资还没有出现，车牌识别系统作为提高交通管理的有效工具，技术水平依然需要完善。当今许多实际应用场合，如在繁忙交通路口临时对欠税费、报废、挂失等车辆的稽查，则监视区域比较复杂，现有识别方法无法直接应用；而且多数情况下，同时出现多辆汽车，停车场车牌识别系统商家，背景有广告牌、树木、建筑物、斑马线以及各种背景文字等，停车场车牌识别系统供应商，现有的识别方法也不能很好适应多变的环境。车牌自动采集和管理及其他相关信息流量管理，园区车辆管理，濮阳停车场车牌识别系统，停车场管理，交jing督察和重大意义等方面，停车场车牌识别系统生产厂家，并成为信息处理技术的一个重要的研究课题。

识别的方法，可以选择的有神经网络法和模块匹配法等。在这里，对车牌定位的精度要求是很高的，这也关乎我们后期对图片的处理结果。车牌包含的信息是多个字符，想要对车牌进行识别，首先我们需要将车牌的多个字符进行分割处理。字符分割技术将车牌的多个字符分割为单一字符，我们利用识别技术对字符进行识别。主要的识别技术有神经网络法和模块匹配法等。目前***的是必须提高系统的识别率。

智能交通车牌辨认系统主要分为图像的采集和预处理、牌照区域的定位、牌照字符的分割和辨认三部分。其基本工作过程如下：

1）当行驶的车辆经过系统时，会触发系统的传感器。若系统被唤醒便会一直处于工作状态，摄像头上的传感器一旦被触发，相机便会拍下车辆图像；

2）被拍照的chao速车辆的牌照图像或被摄像头拍摄的视频中的图像输入到图像处理器进行图像增强和滤波等预处理操作；

3）由自动识别系统的检索模块对车牌图像进行搜索与检测，在定位出包含牌照字符的长方形形区域的基础上对上述矩形区域进行分割；

4）对牌照处理以后的字符进行2值化并分割出7个字符，经***化后输入字符辨认系统进行对比分析。

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