当今，车牌识别系统广泛地应用在智能交通管理系统中，对车辆管理发挥了巨大的作用。众所周知，车牌识别系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，小区车牌识别一体机，通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆，形成图像，再进行车牌号码的识别。车牌识别相机工作过程：车辆检测—图像采集—预处理—车牌定位—字符分割—字符识别—结果输出。但是停车场的环境复杂多样，车牌号的样子多种多样，正常的环境下识别没有问题，但是在复杂条件下，尤其是较差的环境中会对车牌识别相机产生一定的难度，只有在车牌识别算法上不断的改进和加强，对复杂多样的特殊环境下识别难题的积极应对，逐个攻破，才能确保车牌识别系统的识别率和稳定性。
车牌识别系统组成
芜湖车牌识别系统主要是由车牌识别一体摄像机、车辆检测器、补光灯、道闸、系统软件等组成的，下面分别介绍：
1.车牌识别一体摄像机
是车牌识别系统中蕞主要的核心部分，能够监控和抓拍过往车辆，自动根据视频流或者图片识别出车牌号码。
2.车辆检测器
主要是起到触发作用，触发地感才开启摄像，避免车牌识别一体摄像机时时刻刻都处于开启状态。
3.补光灯
主要用于解决由于光线不足导致对车牌识别率的影响，可根据环境来选配不同强度的补光灯。
4.道闸
用来控制车辆进出的管理设备，蚌埠车牌识别，由减速箱、电机、机箱、闸杆等部分组成，根据闸杆类型可分为直杆道闸、曲杆道闸、栅栏道闸、广告道闸等。
5.系统软件
具有功能强大的数据处理功能，可以对管理中的各种设备进行设置，各种查询和打印统计报表。
车牌识别对输入的彩色的图像进行灰度化处理：
彩色的图像包含更多的信息，但是直接对彩色的图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大。彩色的图像的灰度化是图像处理的一种基本的方法，在模式识别领域得到广泛的运用，合理的灰度化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。
边缘检测的方法是考察图像的像素在某个领域内灰度的变化情况，标识数字图像中亮度变化明显的点。图像的边缘检测能够大幅度地减少数据量，并且剔除不相关的信息，保存图像重要的结构属性。在实际的图像分割中，停车场车牌识别价格，往往只用到一阶和二阶导数进行边缘检测，虽然，在原理上，可以用更高阶的导数，但是，因为噪声的影响，在纯粹二阶导数操作中就会出现对噪声敏感的现象，三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。此外，二阶导数还可以说明灰度突变的类型，在有些情况下，专业车牌识别一体机，如灰度变化均匀的图像，只利用一阶导数可能找不到边界，此时二阶导数就能提供很有用的信息。为了减少二阶导数对噪声敏感，解决的办法是先对图像进行平滑滤波，消除部分噪声，再进行边缘检测。
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