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基于车牌识别系统探究及实现探究 　　摘 要 在复杂的智能交通系统当中，每一辆车身份都应该被明确，所以车牌识别系统就显得特别的重要，随着智能交通系统不断的发展，对于车牌识别系统的要求也也来越高，总的来说在车牌识别系统当中总共分三个步骤进行识别，首先是对于每一辆车的车牌进行定位，其次是对于相应车牌上的信息进行切分，最后提取切分得到的信息对于字符进行识别 关键词 车牌识别系统 智能交通 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 车牌识别系统随着交通系统的不断发展已经成为了现代社会当中不可或缺的一项重要的工具，并且在每一个地方这项系统的应用也越来越普及。系统要进行三个步骤进行工作，首先要定位相应的车牌，然后切分，最后进行识别。不同系统的工作能力以及效率都是不一样的，一般是通过以下几个方面来衡量一项系统的好坏，分别是：系统的识别速度，系统的识别率、系统的适应性以及系统在工作的过程中体现出来的学习能力 1车牌识别系统的主要工作原理 其??车牌识别系统已经出现在我们生活的很多地方，比如在进行公路的自动收费时使用的ETC技术，还有在各个小区中使用的门禁系统，以及在对于车流量监控中使用的技术，所有的这些方面都必须运用到车牌识别技术，这也是为什么车牌识别技术成为了研究的热点问题 在进行车牌识别的时候首先就是要对于车牌的图像进行采集，一般都是使用摄像机进行图像的采集，然后将图像传输到相应的pc机当中进行处理，一般在PC机当中就是进行图像的识别。在许多地方进行运用的时候PC机已经被嵌入式的系统所取代，在嵌入式的系统当中进行工作可以节省空间并且嵌入式的系统处理速度比PC机更快。在整个工作过程中总共有五个步骤，（1）采集图像。（2）处理图像。（3）、对于相应的车牌进行定位。（4）对于字符进行分割。（5）对于分割得到的字符进行识别。下面就根据在实际运用中遇到的一些难题分别分析在定位、分割以及识别三个方面进行分析 2在使用车牌识别系统时的一些难点 车牌识别系统在工作中遇到的难点主要有以下几方面的原因：一、我们国家的车牌运用汉字、数字以及字母进行标记其中的组合方式十分多样，并且其中的颜色种类很多还含有不同悬挂的方式，所以这就是为车牌识别系统构成了第一道障碍。二、在进行车牌的拍摄提取信息的过程当中会有许多的干扰因素，其中包括在摄像时的光照条件，在摄像过程当中的背景以及在摄像过程中的角度和距离都会成为干扰摄像的原因。其中比如说在背景当中如果也含有许多的字符，其中包括一些广告牌等背景下，这些字符和车牌上的字符十分的接近，将会给系统识别带来很大的挑战。在比如说小区的门禁系统中进行车牌识别系统的运用就显得十分困难，因为摄像机并不能像人眼一样进行调节，在拍摄过程中的很多的光线变化的影响，所以会有照片忽明忽暗的现象发生。这将会加大识别的难度，也会影响识别的准度 3对于车牌识别系统改进的一些方案 在进行车牌定位的过程当中，为了能够更好的提高车牌定位的准确度，我们应该要进行一定的预处理，首先要将我们拍摄得到的彩色图片进行灰度化，这样可以避免许多背景的干扰项，再者我们对于图像进行增强，对于图像中的一些中值进行滤波和二值化。经过这些预处理以后可以很好的排除许多的干扰项。然后我们将图片进行特定模板的匹配就可以非常快的对于汽车的车牌进行定位。在这个过程中最主要的就是对于车牌图片进行的降噪和中值滤波的处理，这些处理帮助车牌进行快速的定位。提高了定位的精确度和速度 在机芯字符分割的时候要进行的第一步应该是二值化的处理，但是由于存在拍摄角度的偏差，所以要用一定的算法进行校正作用，主要是进行混合倾斜校正，在这个校正的过程当中将会进行顺时针角度、水平投影、逆时针角度以及垂直投影的计算，通过这些算法最终可以得到正确的车牌的位置，方便下一步的识别 4结语 在进行字符识别的过程当中最重要的就是要将相应的字符送到相应的网格当中进行识别，网格总共分为数字网格、字母网格以及汉字网格。通过分配和网格的识别作用最终确定车牌号码 在我们的生活中车牌识别系统已经越来越重要，它和我们很多的技术息息相关，所以车牌识别系统的研究十分的有必要。这篇文章主要从车牌定位、字符分割以及字符的识别三个方面进行分析和优化。虽然经过许多的处理方法已经将车牌的识别系统进行了很大的提高，但是在现实的使用当中还是会有许多新的情况出现，交通越来越发达的今天，相应的车牌识别技术就有越来越高的要求，希望通过这篇文章能够为车牌识别系统的改进提供新的思路 参考文献： [1] 毛晓蛟. 车牌识别系统的研究与实现[J].电脑编程技巧与维护，2010（14）. [2] 马晶，雷勇，涂国强，杨健熙，穆巍. 基于DSP的图像处理在车牌识别中的应用[J].微计算机信息，200