節(jié)能減排、低碳環(huán)保：通過(guò)車(chē)牌識(shí)別一體機(jī)的快速車(chē)牌識(shí)別，車(chē)輛進(jìn)出無(wú)需頻繁剎車(chē)起步，減少碳排放量和車(chē)輛的損耗，降低PM2.5，共同創(chuàng)造綠色中國(guó)。

.違章監(jiān)測(cè)：車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)結(jié)合測(cè)速設(shè)備可以用于車(chē)輛超速違章處罰，一般用于高速公路。具體應(yīng)用是：在路上設(shè)置測(cè)速監(jiān)測(cè)點(diǎn)，抓拍超速的車(chē)輛并識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，將違章車(chē)輛的牌照號(hào)碼及圖片發(fā)往各出口；在各出口設(shè)置處罰點(diǎn)，用車(chē)牌識(shí)別設(shè)備識(shí)別通過(guò)車(chē)輛并將號(hào)碼與已經(jīng)收到的超速車(chē)輛的號(hào)碼比對(duì)，一旦號(hào)碼相同即啟動(dòng)警示設(shè)備通知執(zhí)法人員處理。與傳統(tǒng)的超速監(jiān)測(cè)方式相比，這種應(yīng)用可以節(jié)省警力，降低執(zhí)法人員的工作強(qiáng)度，而且安全、、隱蔽，司機(jī)需時(shí)刻提醒自己不能超速，地減少了因超速引發(fā)的事故。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)中的車(chē)牌定位
從整個(gè)圖像中準(zhǔn)確地檢測(cè)出車(chē)牌區(qū)域，是車(chē)牌識(shí)別過(guò)程的一個(gè)重要步驟，如果定位失敗或定位不完整，會(huì)直接導(dǎo)致終識(shí)別失敗。由于復(fù)雜的圖像背景，且要考慮不清晰車(chē)牌的定位，所以很容易把柵欄，廣告牌等噪聲當(dāng)成車(chē)牌，所以如何排除這些偽車(chē)牌也是車(chē)牌定位的一個(gè)難點(diǎn)。為了提高定位的準(zhǔn)確率和提高識(shí)別速度，一般的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)外部接口，讓用戶自己根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境設(shè)置不同的識(shí)別區(qū)域。山東安勝智能科技有限公司車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)針對(duì)一些復(fù)雜背景(例如綠化帶、井蓋)的現(xiàn)場(chǎng)，可以進(jìn)行設(shè)定識(shí)別區(qū)域的操作。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的車(chē)牌校正
由于受拍攝角度、鏡頭等因素的影響，圖像中的車(chē)牌存在水平傾斜、垂直傾斜或梯形畸變等變形，這給后續(xù)的識(shí)別處理帶來(lái)了困難。如果在定位到車(chē)牌后*行車(chē)牌校正處理，這樣做有利于去除車(chē)牌邊框等噪聲，更有利于字符識(shí)別。目前常用校正方法有：Hough變換法，通過(guò)檢測(cè)車(chē)牌上下、左右邊框直線來(lái)計(jì)算傾斜角度；旋轉(zhuǎn)投影法，通過(guò)按不同角度將圖像在水平軸上進(jìn)行垂直投影，其投影值為0的點(diǎn)數(shù)之和時(shí)的角度即為垂直傾斜角度，水平角度的計(jì)算方法與其相似；主成分分析法，根據(jù)車(chē)牌背景與字符交界處的顏色具有固定搭配這一特征、求出顏色對(duì)特征點(diǎn)的主成分方向即為車(chē)牌的水平傾斜角度；方差小法，根據(jù)字符在垂直方向投影點(diǎn)的坐標(biāo)方差小導(dǎo)出垂直傾斜角的閉合表達(dá)式，從而確定垂直傾斜角度；透視變換，利用檢測(cè)到的車(chē)牌的四個(gè)頂點(diǎn)經(jīng)過(guò)相關(guān)矩陣變換后實(shí)現(xiàn)車(chē)牌的畸變校正。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)的字符分割
定位出車(chē)牌區(qū)域后，由于并不知道車(chē)牌中總共有幾個(gè)字符、字符間的位置關(guān)系、每個(gè)字符的寬高等信息，所以，為了車(chē)牌類(lèi)型匹配和字符識(shí)別正確，字符分割是的一步。字符分割的主要思路是，基于車(chē)牌的二值化結(jié)果或邊緣提取結(jié)果，利用字符的結(jié)構(gòu)特征、字符間的相似性、字符間間隔等信息，一方面把單個(gè)字符分別提取出來(lái)，也包括粘連和斷裂字符等特殊情況的處理；另一方面把寬、高相似的字符歸為一類(lèi)從而去除車(chē)牌邊框以及一些小的噪聲。一般采用的算法有：連通域分析、投影分析，字符聚類(lèi)和模板匹配等。污損車(chē)牌和光照不均造成的模糊車(chē)牌仍是字符分割算法所面對(duì)的挑戰(zhàn)，有待更好的算法出現(xiàn)并解決以上問(wèn)題。

車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)作為停車(chē)場(chǎng)運(yùn)作和城市交通管理領(lǐng)域的智能化工具，具備許多特的功能特點(diǎn)，同時(shí)車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)在實(shí)際生活中也展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用范圍。隨著智慧交通的不斷發(fā)展和智能科技的快速更迭，車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)也在不斷地發(fā)展和改善，一方面針對(duì)無(wú)人值守停車(chē)系統(tǒng)以及高速ETC收費(fèi)系統(tǒng)的智能管控，另一方面對(duì)于交通道路以及社會(huì)治安的智能監(jiān)控。

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