智能車牌識別系統(tǒng)承諾守信 正大電動門業(yè)

基于模板的識別算法由于其處理速度快、識別率高的特點為大多數(shù)設(shè)計所采用。它是把分割后的單個字符區(qū)域與預(yù)置的標(biāo)準(zhǔn)字符集進行匹配處理，取標(biāo)準(zhǔn)字符集中相似度的字符作為識別結(jié)果。這種算法的處理步驟是：將單個字符圖像區(qū)域進行二值化并改變字符大小，使之與字符集中的字符大小相同，然后再進行匹配操作，篩選出相似首先需要有字符模板庫，將待識別的字符進行二值化后，將其大小變成字符模板庫中字符大小，然后與庫中的字符進行匹配，以相似度的字符為終結(jié)果。從人們的一個體驗上來說，無人值守停車場車牌識別系統(tǒng)是車主很受歡迎的一套智能停車場管理系統(tǒng)之一。因為算法簡單所以算法的速度較快，只要在前期的預(yù)處理中降噪做得比較好，這種算法的識別率也相對較高，是一種簡單、快速、有效的字符識別技術(shù)，商用價值較高。

在車牌識別的整個過程中，為了達到字符識別的目標(biāo)從提取的車牌圖像中分割出字符的工作室必不可少的，閥值分割，目標(biāo)與背景區(qū)別，車牌字符傾斜校正，單個字符切割以及字符的化都是圖像字符分割的主要工作。

車牌圖像閥值分割：閥值分割主要是基于像素的一種圖像分割方法，主要目的是選擇一個合適的灰度值T將圖像所有的灰度值相比較，大于T和小于T的分別歸類，在識別系統(tǒng)中圖像經(jīng)過預(yù)處理，質(zhì)量有所提高，且背景干擾不嚴(yán)重我們通常使用zui大類間方差法（Otsu法）進行分割其方法原理如下：

目前針對車牌識別系統(tǒng)的研究主要可分為基于嵌入式平臺和基于PC機平臺兩種研究方向。傳統(tǒng)的基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)除在在信息處理應(yīng)用實時性方面難以滿足人們的日常需求， 同時，在網(wǎng)絡(luò)管理應(yīng)用方面也存在帶寬的壓力，信息采集終端方面的成本也過高。可見，在實際交通管理應(yīng)用中，基于PC機平臺的車牌識別系統(tǒng)具有很多限制與缺陷。它能夠自動、實時地檢測車輛，識別汽車牌照，從而達到更高的智能化管理。鑒于傳統(tǒng)基于PC平臺的車牌識別系統(tǒng)存在的缺點和不足，本文提出了基于MCS-51單片機的車牌識別系統(tǒng)。

字符識別：對分割之后的字符進行收縮、提取字符的特性，分類之后與數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)的字符進行比對，后識別出字符的圖像，這是字符識別的整個過程。字符識別的兩個重要點為字符特征提取和模式的匹配，該體系主要有以下幾種方式：一種方式是用字符的結(jié)構(gòu)特性及其變換進行特征提取，這種方式對于字符的傾斜以及字符的變形等等都有很高的兼容性，但它在運算過程中太復(fù)雜，且對計算機的性能要求很嚴(yán)格。另一種方式是統(tǒng)計字符特征對其特征進行提取，目前，大部分的字符識別都運用了這種方式。如果外國車輛進入，停車場管理系統(tǒng)將提示未經(jīng)授權(quán)的車輛，禁止進入，并且車輛信息需要在進入之前進行登記，這大大提高了政府車輛的安全性。在字符特征提取中，能夠借助字符投影的特征及輪廓特征構(gòu)成字符特征的矢量，然后對汽車牌照字符的特征進行匹配，這樣就擁有了清晰的識別率。