車牌的定位與校正

本章主要描述的是對已有車牌定位方法的研究，了解它們的算法原理及其優(yōu)缺點，并提出了一種效果更好適用范圍更廣的車牌識別系統(tǒng)方法，即將Mean Shift算法運用到車牌識別系統(tǒng)，然后在此基礎上對車牌進行校正。

圖像的對比度不足是圖像處理的過程中經(jīng)常會遇到的問題。主要的原因是在獲取車牌圖像時受外界環(huán)境的影響。對比度不足的圖像會影響到圖像的后續(xù)處理效果，所以，一般情況下，在進行圖像處理前會使用灰度變換的方法來對圖像進行對比度增強處理，以達到改善視覺效果的目的。繼續(xù)發(fā)展和不斷完善的可視化智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，為實際應用車輛道路運輸基礎設施的管理系統(tǒng)奠定了良好的基礎。 

圖像預處理模塊：是指車牌識別系統(tǒng)對所拍攝的汽車圖像進行灰度化和邊緣檢測處理。在自然條件下外界太陽光照往往不均勻，光線強度也是不斷變化的，特別是有chao速情況，在此條件下，被攝像機拍攝到的汽車圖像往往是不清晰甚至是模糊的，為了得到清晰的圖像此時須要對車輛圖像其進行圖像增強處理；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。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，因此除了對圖像進行圖像增強處理外還需對原始車輛圖像進行降噪處理。

車牌識別入場說明1車輛可以從任何入口自由進入場地。在停車場入口處，高速車牌識別集成門的LED顯示屏，實時顯示空車位數(shù)，有效期或停車位信息顯示，歡迎訪問等提示。 2車輛行駛到停車場的入口，觸發(fā)地面感應線圈（地面感應線圈是車牌識別攝像機的識別區(qū)域）。在地面感應線圈檢測到信號后，車牌識別攝像頭自動進入車輛的圖像并自動識別車牌號碼，記錄進入時間并將車輛信息發(fā)送到服務中心，搜索數(shù)據(jù)庫獲取車輛類別，并在哨兵中心屏幕上顯示。 。將驗證進入車輛的終車牌識別。就之前發(fā)展局勢來看，該文研究的車牌自動識別系統(tǒng)對于當今交通發(fā)展很重要。在捕獲車牌號碼后，門將被抬起并記錄車輛進入時間。

同時，它可以有效地維護停車場的秩序。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。在日常生活中，車牌識別的技術(shù)在安防行業(yè)的應用相對普遍，技術(shù)相對成熟，人工智能的應用提高了車牌識別的準確率。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。