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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方法，即將Mean Shift算法運用到車牌識別系統，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境的影響。若系統被喚醒便會一直處于工作狀態，攝像頭上的傳感器一旦被觸發，相機便會拍下車輛圖像。對比度不足的圖像會影響到圖像的后續處理效果，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。 

車牌定位模塊：該單元是指在對原始車輛圖像進行圖像增強處理和降噪處理后還需對圖像進行定位處理，即對在一張完整的車輛圖像中去掉我們不需要的部分定位出車牌區域。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，我們可以將其他區域設法除去，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省系統識別時間。由此帶來的交通管理問題也變得越來越復雜，智能交通系統的建立是很好的解決問題的方法。

車牌識別技術和定位系統的研究，在我國已經有十余年的發展，該系統目前應用仍處于起步階段，該系統采用成熟的大規模投資還沒有出現，車牌識別系統作為提高交通管理的有效工具，技術水平依然需要完善。當今許多實際應用場合，如在繁忙交通路口臨時對欠稅費、報廢、掛失等車輛的稽查，則監視區域比較復雜，現有識別方法無法直接應用；而且多數情況下，同時出現多輛汽車，背景有廣告牌、樹木、建筑物、斑馬線以及各種背景文字等，現有的識別方法也不能很好適應多變的環境。車牌自動采集和管理及其他相關信息流量管理，園區車輛管理，停車場管理，交jing督察和重大意義等方面，并成為信息處理技術的一個重要的研究課題。該系統的應用可以自動計算可用停車位的數量，并提供實現自動停車管理的技巧，節省人力和提高效率。

智能車輛管理系統由兩個模塊組成：進出口渠道管理和車輛調度管理。它采用車牌識別，IC卡識別，RFID等技術，對車輛和車輛鑰匙進行現場管理，重點關注內部車輛和未經許可的車輛管理。很難等待這個問題。智能停車場系統發展至今，經歷了很多歷程，由人工取卡進出停車場的方式逐漸地發展到藍牙讀卡遠距離識別、再到現在普遍被認為進出停車場方便的車牌識別停車場系統。進出口渠道管理，主要在營地門口安裝雙向車牌識別攝像頭和閘門升降設備，配合定點一體機控制三種車輛的出入口，使用車牌識別技術訪問內部車輛和居民車輛。自動登記，授權發布，內部未經許可的車輛使用刷子釋放，外國游客到車牌識別后，攜帶證件到窗口進行登記。