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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(chǔ)上對車牌進(jìn)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(jìn)行圖像處理前會使用灰度變換的方法來對圖像進(jìn)行對比度增強處理，以達(dá)到改善視覺效果的目的。基于車牌識別的智能管理系統(tǒng)能夠更好地解決現(xiàn)行管理中面臨的種種難題，在各行各業(yè)都有著舉足輕重的作用。 

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(xué)形態(tài)學(xué)的方法、基于小波變換的方法等。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(jìn)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(jìn)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(jìn)行對照分析，就可以得到車牌區(qū)域。在現(xiàn)代交通行業(yè)發(fā)展過程中，車牌的識別體系是制約交通管理實現(xiàn)科技化的因素，該課題研究的車牌識別體系大大降低了交通管理工作的復(fù)雜程度。

車牌識別系統(tǒng)應(yīng)用于出入口管理系統(tǒng)的優(yōu)點。車牌識別裝置安裝在出入口處，記錄車牌號和車輛出入時間，并與自動門和欄桿機的控制裝置相結(jié)合，實現(xiàn)車輛的自動管理。 。該系統(tǒng)的應(yīng)用可以自動計算可用停車位的數(shù)量，并提供實現(xiàn)自動停車管理的技巧，節(jié)省人力和提率。適用于公司可以自動判斷進(jìn)入公司的車輛是否屬于公司，該應(yīng)用可以與車輛調(diào)度系統(tǒng)相結(jié)合，自動客觀地記錄車輛的車輛，有效提高車輛的使用效率。它不僅用作入口和出口管理，還有助于內(nèi)部訂單管理。它可以自動記錄車輛的訪問權(quán)限，進(jìn)入時間，禮貌地拒速之客。由于所有車輛的交通信息都將存儲在服務(wù)器中，不需要手動記錄車牌，服務(wù)器提供豐富的查詢功能，還可以幫助用戶快速定位車輛和乘客信息。它采用車牌識別，IC卡識別，RFID等技術(shù)，對車輛和車輛鑰匙進(jìn)行現(xiàn)場管理，重點關(guān)注內(nèi)部車輛和未經(jīng)許可的車輛管理。