车牌识别系统 停车场系统**摄像机

深圳市安视宝车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，车牌的识别是利用车辆牌照的一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统。在现代化交通发展中智能识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，识别系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，自动分割牌照图像，对字符进行正确识别，从而降低交通管理工作的复杂度。智能识别系统将获取的车辆图像进行一系列的处理后，以字符串的形式输出结果，这样不但数据量小，便于存储，操作起来也更*，因此识别系统的便捷性是人工识别所不能比拟的，它蕴藏着很大的经济价值和发展空间，对识别技术的研究是非常有的意义的。在识别系统中较为重要的两个技术是车牌定位和车牌字符识别，这两个技术的好坏直接影响到整个识别系统的实时性和准确性。国内外已有不少学者对车牌定位技术做了大量的研究，但在实际的应用中还没有一个有效可行的方法，如由于车辆抖动造成车牌图像的歪斜、由于污迹和磨损造成车牌字符的模糊、由于光照不均造成车牌图像的模糊等都会或多或少影响到车牌定位的准确度，针对以上实际情况，很多学者开始在鉴于车牌图像本身特征的基础上研究车牌定位技术，并先后提出了一些有效的定位方法，以减小种种主、客观因素对车牌定位准确度的影响。然而智能交通的不断发展使得对车牌定位系统有了更高的要求，主要表现在系统的实时性和准确性。
车牌字符识别的实质是对车牌上的汉字、字母和数字进行快速准确的识别并以字符串的形式输出识别结果，字符识别技术是整个智能识别系统的关键。与其它图像识别系统相比较而言要复杂的多，在字符识别中，汉字识别是较难也是关键的部分，很多国外较为成熟的识别系统无法进入中国市场的原因就在于无法有效的识别汉字。此外，由于外界环境的影响，系统必须保证能够在任何天气情况下全天不间断的正常工作。到同前为止，在众多的车牌自动识别方法中还没有一个可以达到理想的效果，因此对智能识别技术的研究意义重大。
    车牌识别系统是基于图像处理技术的基础进行研究的。设计要求和任务如下：
1图像数字化：其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。
2图像变换：为了达到某种目的而对图像使用一种数学技巧，经过变换后的图像更为方便、*地处理和操作。
3图像增强：图像增强的主要目标是改善图像的质量。采用某些处理技术来**图像中的某些信息，削弱或消除某些无关信息，从而有目的地强调图像的整体或局部特征，让观察者能看到更加直接、清晰的分析和处理图像。直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。
4图像分割：在图像研究和应用中，人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。它们一般对应图像中待定的、具有*特性质的区域。图像分割就是把图像中需要的那一个部分分割出来。
5图像分析：图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号捕述、和图像的检测与匹配。
车牌识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，阿由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP格式的数字，输出则为车牌号码的数字。