车牌识别系统的基本工作原理及流程。
车牌识别就是依次实现汽车图像的车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别算法的过程。
车牌定位就是把车牌图像从含有汽车和背景的图像中提取出来，其输入的是原始的汽车图像，输出是车牌图像。
车牌的字符分割就是通过对车牌图像的预处理、几何校正等把字符从车牌图像中分割出来，分成一个个独立的字符，其输入是车牌定位后得到的车牌图像，输出是经过预处理、几何校正等后得到的一组单个的字符图像，机动车道闸，并得到各个字符的点阵数据。
字符识别是依次从单个字符点阵数据中提取字符特征数据，并给出识别结果。
停车场道闸的防砸技术主要有：1。
地感防砸技术一般停车场都装有地感，当车辆检测器检测到地感触发信号就会控制闸杆一直升起并保持竖直状态，只要地感信号消失时才会落杆。
这种防砸技术关键在于地感线圈的稳定性，如果地感受到干扰，就有可能会失灵，而且地感只能检测车辆，不具备防砸人的功能。
2。
数字防砸这种技术安全性比较高，当然成本也比较高，数字式自动检防砸车测技术，无需其他辅助保护装置，实时精1确采集闸杆运行数据监控运行，一旦运行过程中受阻，闸杆将迅速升起。
车牌识别系统的关键技术及算法。
对边缘检测后的灰度图进行二值化处理：车牌图像经过边缘检测之后，车牌上的字符及边缘信息会突出出来，同时，其他非字符和非车牌边框的边缘纹理特征也突出了出来，为了减少噪声的影响，需要对车牌图像进行二值化处理，二值化是对图像进行阈值化的一种类型。
根据阈值的选取情况，二值化的方法可分为全局阈值法、动态阈值法和局部阈值法，我们用1大类间方差法（也称Otsu算法）进行阈值化，来剔除一些梯度值较小的像素，减少需要查找的车牌范围，二值化处理后车牌图像的像素值为0或者255。
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